这位导师2025年1月才到城大建组，组还没满。我先看了他的履历：本科荷兰特文特大学，博士在德国马克斯·普朗克研究所，然后去了清华交叉信息研究院做博后，又去洛桑联邦理工（EPFL）的生物工程学院待了一年多。这个路径不是传统的单一学科线，而是跨了材料、AI和生物三个方向。
项目重点信息
城大的“校长助理教授计划”（Presidential Assistant Professors Scheme）是城大专门为年轻PI设的通道，给的资源配置比普通AP更集中：启动基金最高500万港币，配5个PhD名额。这个制度入口决定了Ye Wei在城大的前几年不会缺钱，也不会缺学生名额，但同时意味着tenure压力会比较明确。
导师信息与研究领域
Ye Wei（魏烨），香港城市大学数据科学系（Department of Data Science）校长助理教授（Presidential Assistant Professor）。他的核心研究方向是用数据驱动方法解决高维、非线性的复杂系统优化问题，落地场景包括材料发现和治疗性抗体设计。我去看了他近期发表的论文，2025年在Nature Computational Science上有一篇关于材料科学数据驱动建模的工作，这个期刊虽然年轻，但审稿标准很高，说明他的方法论在材料领域已经被认可了。他同时在ICLR 2025也有论文，这说明他不只是做应用，基础方法研究也没丢。
博后阶段他在清华交叉信息研究院和EPFL分别待过。清华那边的经历说明他接触过比较纯的AI理论环境，EPFL那边是生物工程学院，说明他在做从方法到生物应用的桥接。这个组合对学生来说有一个好处：你进去之后不会只做一种类型的课题。
研究问题与关键思路
他近两年论文的核心问题线是：怎么在数据量有限的情况下，从高维空间里找到最优解。这个问题在材料科学里特别突出——合成一个新材料的实验成本很高，你不可能穷举所有组合，只能用模型在有限数据上做推断。他的方法路线是把物理先验和机器学习结合起来，不是纯黑盒。
这条线最近两年特别热，尤其是2024-2025年，“AI for Science”方向在NeurIPS、ICLR上的投稿量翻了一倍多。他的位置是做方法的人，不是做应用的人，这意味着他的学生需要有扎实的数学和编程基础，但不一定需要材料或生物实验背景。
我会把他的研究看成两条主线：一条是面向材料的贝叶斯优化和主动学习，另一条是面向生物的蛋白质设计和分子建模。两条线共用底层方法，但上层应用场景不同。做过概率模型或优化算法的人接起来会比较顺。
申请材料要点
CV里如果能体现你做过贝叶斯优化、高斯过程、主动学习或者分子模拟相关的项目，会比较加分。只有课程项目的人也不是不能投，但邮件第一段要把你具体处理过什么类型的数据、用了什么方法写清楚，别只说“对AI for Science方向感兴趣”。
有数值计算或物理建模背景的人，进这个组可能比纯CS背景的人更容易上手。因为他的问题不是大模型调参，而是小数据+高维空间+物理约束下的优化，这需要一定的数学直觉。
没接触过材料或生物的人也能申，但你得在RP里说清楚你会什么方法、这个方法怎么迁移到他的场景里。不要写“利用深度学习助力新材料研发”这种口号，收到一个具体的题目上。
Research Proposal 创新点
主方向：可以考虑“基于主动学习的多目标材料优化”。具体地说，对象是某一类合金或高分子材料，数据来源是已有实验数据库（比如Materials Project），方法用多保真度贝叶斯优化（multi-fidelity Bayesian optimization），核心追问是“在预算有限的情况下，怎么平衡探索与利用”。这个题目有方法创新空间，也有实际落地意义。
避坑方向：不要写太大的题目。“用AI发现下一代超导材料”——题目太大，而且涉及的物理先验他不一定做。先缩到一个可操作的问题上。
奖学金和学费
城大PhD标准奖学金2025/26年度基本档每月19,100港币，高级档每月19,600港币，最长资助4年。HKPFS获奖者每月28,400港币，另加每年14,200港币差旅费。学费减免方面，UGC资助名额的学生学费由政府承担，自费名额学费约42,100港币/年。
这位导师是校长助理教授计划入选者，startup fund最高500万港币。这笔钱意味着他前几年不缺项目经费，也不缺学生名额。但需要注意：startup fund不等于奖学金，学生的PGS还是走学校统一系统。导师经费主要用于实验设备、差旅和RA，不直接替代学校奖学金。
经历能接上数据驱动优化这条线的人可以认真准备，尤其是有贝叶斯方法或分子模拟背景的。只对方向泛泛感兴趣但没有具体方法经验的人，建议先看他近两年的三四篇论文再决定。
