Cyrus Liu · AI4S Researcher × Builder
Cyrus Liu（刘昶）
上海交通大学 · AI for Science 博士生
关注分子机器学习、量子化学与科研智能体，也喜欢把研究里的想法继续往前做，变成真正能运行的平台和产品。最近在推进 D–A 光催化、NanoPUF、科研 Agent、AI 短视频和 AI + 音乐。
在量子化学、机器学习和 AI 产品之间来回折腾的创造型 Builder2.6 万D-A 分子级数据生产 / 筛选队列
0.0702 eVD-A 独立测试 MAE另附 RMSE 0.1034 / R² 0.7575
0.977NanoPUF held-out AUC126 张 SEM · pilot 范围
3 次本科生国家奖学金2023 – 2025 · 连续三年
我想做的事情，处在科学、AI 和现实世界交汇的位置
Cyrus 自己的话（问卷 Q48 第四段）。
我希望自己以后既能保持足够深入的科学研究，也不要失去 Builder 的能力。我喜欢亲手把东西做出来，也喜欢快速验证一个想法到底有没有价值。长期来看，我想做的事情应该一直处在科学、AI 和现实世界交汇的位置。
项目精选
先看我在做什么：AI for Science、科研平台与 AI 产品。完整版见项目 →
材料 × 芯片 × AI · 2026.05 – 至今
NanoPUF 芯片身份验证
嵌段共聚物自组装纳米指纹 + SEM + AI 成对验证；held-out AUC 0.977。
AI PRODUCT · Cloud Alpha
ViolinSense AI · 小提琴辅助学习
生成式音乐与真实小提琴练习结合：音高分析、节奏分析、AI 辅助练习（原型阶段）。
一个完整案例 · D-A 光催化 AI4S
从科学问题出发，连接量子化学、机器学习、数据与科研工作流。详见研究 →
如何在高成本激发态量子化学计算与大规模候选筛选之间建立可验证的 AI 映射？
搭建 PM6 → DFT → TDDFT/Multiwfn 分层计算管线与 donor/acceptor 双塔 3D 分子模型，融合低成本电子结构信息，最佳模型独立测试 MAE 0.0702 eV；并把分子录入、计算任务、模型预测和候选筛选连成 ExcitationNexus 科研工作流。
数据与成果
关键数据强化可信度；所有指标保留阶段性限定。
2.6 万D-A 分子级数据 / 筛选队列
0.0702 eVD-A 独立测试 MAE
0.977NanoPUF held-out AUC
126NanoPUF SEM 图像
我如何工作
先明确科学问题和验证标准，再组织数据与计算；模型只承担适合它的环节。8 步方法见研究页 →
我做项目有一个比较固定的习惯。一个模型跑出来之后，我通常还会继续往后问：数据能不能更规范，实验能不能复现，结果能不能进入一个真正的工作流，这件事最后能不能变成一个别人也可以使用的平台。
一条从能源系统走向 AI4S 的路
2022 – 2026：新能源系统建模 → 材料、机器学习 → AI for Science、科研平台与 AI 产品。完整时间线见经历 →
2022 – 2025
新能源系统建模
电解水制氢电解槽阵列优化：国家级大创主持 + 软件著作权 Cup-AWE V1.0。
2025.12 – 至今
AI for Science
研究重心转向分子机器学习与量子化学；连续三年本科生国家奖学金。
2026.08 – 至今
上海 · 博士阶段
在上海交通大学继续 AI for Science 方向，研究、工程与产品三线并行。