简历

北京六艺观化科技有限公司 / 六艺AI · Founder, CEO/CTO, Product Lead

主导 AI 命理娱乐产品的三阶段创业实践，从八字算法与私域验证扩展至全栈付费报告平台、Agent 数据生产和知识 Benchmark，完成产品闭环与小规模市场验证。

• 面向命理领域无现成结构化数据、需持续从社媒沉淀数据资产的问题，主导设计基于 OpenClaw 的多 Agent 采集管道：接入飞书/Lark MCP 下发任务、回传日报，'作者发现'与'内容抓取'拆为两条独立 cron 链路，制定'关键词搜索→硬性过滤→主页验证→模型判断→分类入池'过滤标准与 dedup_hash 去重；作者池按区间切分为可并行子 Agent 批次，以'人主导诊断、Agent 提方案、人审核后执行'迭代，故障处置以浏览器快照抓取替代 CDP、失败重试 + 死信队列 + 批量落盘防丢数据；以 248 个关键词沉淀 42,000 条去重 URL、构建 3,400 个作者池。
• 面向命理领域无现成可评测数据集、书籍均为非结构化文字的问题，独立设计并实现五阶段命理基准数据管线（书籍解析→章节抽取→LLM 多轮标注抽取→QA 生成→发布筛选）：PyMuPDF 优先结构化解析、RapidOCR 兜底扫描版；以自研异步 HTTP 客户端（API key 轮换与重试）调 DeepSeek-Chat 多轮标注抽取、滤除噪音，精确匹配加 difflib 相似度（阈值 0.92）混合去重，带 provenance 溯源；构建知识/案例两大类共 25 个子类体系，剔除版权受限来源并做类别配平；累计沉淀 76,431 条结构化命理 QA 数据，产出 3,000 条对外发布精选子集。
• 面向六艺 AI 全部命理业务都需要准确、独立于产品、可复用的八字排盘基座的问题，独立设计并实现不依赖 LLM 的纯规则算法库 DingMing：手写真太阳时计算（均时差公式）并编码中国 1986-1991 历史夏令时规则，以权威书籍与边界案例验证立春年柱/月柱前移、夜子时跨日两个难点；实现以日主为中心的十神/生克分析引擎与地支藏干规则表，对 1950-2050 年日期↔八字映射做预计算 JSON 缓存；按 pip 包标准打包、配 pytest 快照回归测试，核心算法约 8,874 行，成为公司后续命理产品的公共算法基座。
• 面向命理报告覆盖事业、财富、情感、健康多专题、专题间有依赖调度与失败恢复的问题，设计基于 LangGraph 的多 Agent 报告推理方案：以确定性排盘的结构化事实作初始 State，LLM 不重算事实、只做解释推理；专题节点并行、依赖边控制先后，Conditional Edge 动态路由与 Reviewer 校验回退，Checkpoint 支持失败恢复与缓存复用；推理与报告编译解耦，推理只产结构化 JSON，交 Report Compiler 输出 Markdown/HTML/PDF；形成状态化、可恢复、节点可局部替换的报告推理系统。
• 面向命理产品线持续开发多个前端应用、重写命盘展示逻辑费时且风格易不统一的问题，独立设计并实现前后端解耦的八字 UI 组件库（React 19 + TypeScript）：实现命柱、图表等 15 个命盘展示组件与独立择日日历组件集，以 CSS 自定义属性建立设计 token 层统一跨应用视觉；组件包不引用后端算法源码，排盘/真太阳时计算经薄 FastAPI 桥接服务获取，可独立测试与发布；按可安装库标准打包，配 Vitest/Playwright 测试，产出约 1,200 行的可复用组件库，成为后续命理前端应用的标准基础。
• 面向海外华人用户的命理报告站点 liuyi.world 需验证独立于国内渠道的支付链路与零运维部署，独立搭建无服务器架构（报告生成 AWS Lambda、支付回调 Supabase Edge Functions）；针对 PayPal webhook 重复或乱序导致订单状态倒退的问题，自行设计并实现按状态 rank 单向推进的状态机保证幂等，反查官方订单接口与库内订单、最低价格交叉校验防篡改，以返回码策略规避重试风暴；报告生成在 Lambda 进程内直调自研排盘引擎、异步排队 + 前端轮询；跑通跨境支付与报告生成全链路，验证独立于国内渠道的商业化路径。
• 面向国内 H5 站点 liuyi.life 需支撑话题式命理报告快速上架、跑通“问卷收集→免费预览→付费解锁全文”闭环的问题，独立设计配置驱动的 SKU 系统：每个话题（定价、付费墙文案、问卷题目、LLM 生成步骤）为独立 JSON 配置，不改代码即可上新；免费预览与付费全文分别独立生成、付费成功后才异步触发；问卷答案不参与八字计算、仅提取语义标签注入 prompt；接入聚合网关 Dulupay，自行实现 RSA-SHA256 签名与验签、5 分钟时间戳防重放、金额与渠道防篡改、webhook 幂等去重；最终跑通完整商业闭环，5 个话题上线运营。
• 面向 liuyi.life 长耗时生成拖慢主服务、原始数据难以判断产品健康度与转化瓶颈的问题，独立设计并搭建生成任务基础设施与运营看板：耗时生成拆为独立进程的 GenService（Token 鉴权、600 秒超时）；任务调度用内存队列 + 线程锁保护并发（限并发与队列上限），状态落库重启不丢、超时/失败自动重试；以 Postgres 咨询锁保证多实例下定时批处理互斥；看板以 Basic Auth + IP 白名单保护，展示实时转化漏斗与生成健康状态，30 秒轮询刷新；GenService 独立支撑生成任务处理，看板成为团队发现转化瓶颈的运营工具。
• 面向 liuyi.life 多服务部署全靠人工、繁琐易错的问题，设计并维护一套 AI Agent 执行的部署与协作规范：DEPLOYMENT.md 给出可直接喂给远程 Agent 执行器 nanobot 的部署指令，覆盖代码同步、依赖安装、三服务重启、健康检查（含环境变量核对）与前端构建；设源站/CDN 分离双重验证、“Agent 汇报后人工复核”兜底与 git push 人工授权；以 COMMIT_RULE.md 规范 AI 提交：测试通过即提交、禁止跳过测试/强推/擅自 amend；持续使用约 7 周、约 2,644 行，支撑全部服务自动化上线。
• 面向 liuyi.life 除话题报告外，用户端还需要账号、命盘档案、余额与运营活动等基础能力才能支撑产品跑起来的问题，搭建基础业务后端（FastAPI + Postgres）：接入第三方身份服务 Authing 走标准 OAuth 授权码流程、登录后自建 opaque 会话 cookie；实现命盘档案增删改查（出生时间、地点含经纬度、性别，支持标记主档案）、余额 + 流水账本（幂等键防重复扣款/加款）、每日登录奖励与内部员工 HMAC 签名 token 鉴权闸门；约 2,655 行代码，构成用户端最基础的账号与余额体系，是产品能跑起来的地基。

北京通用人工智能研究院（BIGAI） · Multimodal Large Model Algorithm Intern

在 BIGAI 主导全模态理解与生成系统及 MAGUS 多智能体框架研究，将多模态推理、扩散生成与动态搜索结合，在理解、生成和跨模态指令跟随基准上取得可复核提升。

• 面向多模态 any-to-any 理解与生成，BIGAI 实习前半段主导多路探索全栈技术方案：调研部署评测 VILA-U/NeXT-GPT/Wan2.1/Open-Sora 等前沿基座；探索 VAE decoder 特征 + 可训练 projector 图像理解路线；设计 `<T>/<I>/<V>/<A>` 协议，用 Qwen2.5-32B 构造 7 类 Any2Any 指令数据、LoRA 微调 Qwen2-7B；实现硬路由全模态理解与生成、扩展情绪分析专家、搭建 Wan 生成与 GenEval 评测流水线；标签协议与后训练走通（格式合规 95%+），VAE projector 未走通。
• 面向多模态 any-to-any 理解与生成，针对 LLM 与扩散模型整合的范式鸿沟，主导设计免训练 MAGUS 多智能体框架：Cognition（Perceiver→Planner→Reflector）协作产出计划，Deliberation 以 Growth-Aware Search 执行：理解取 token 概率均值、生成由 Judger→Scorer 打分，使推理与生成双向增强；在 MME 上取得 2322 分（超 GPT-4o 2310、基座 2155），GenEval 图像生成 71.1（Wan-VACE 基座 37.6）；以第一作者完成论文（arXiv:2508.10494）。

北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 · Research lead and first author

在北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室主导视觉模型轻量化下游适配研究，面向短视频理解与视觉语言模型推理提出高效微调和免训练增强方法，成果形成两篇第一作者论文。

• 面向不良社会化短视频检测等视频理解任务中 3D 卷积网络（C3D、X3D）在低信息量片段上高置信误判、干扰视频级聚合，且全量微调计算量大、易过拟合的问题，主导提出 Fuzzy Error Loss：对低信息量片段施加模糊化误差权重弱化其聚合干扰，冻结卷积特征提取器、仅优化分类头实现参数高效微调；在 UCF101 上使 C3D 由 83.08% 升至 84.48%、X3D-L 由 93.30% 升至 94.21%，GFLOPs 与参数量不变，并在 Kinetics-Sounds 上验证；以第一作者发表 PRCV 2023（CCF-C）论文。
• 面向下游标注数据不足、且加参数模块或微调会损害 VLM 开放集迁移性的问题，主导提出并独立实现免训练增强方法 WaveDN：从无标注测试样本 embedding 提取小波分布、分层归一化后逆小波变换重建，无需训练或参数模块即可把测试分布融入模型，并组织实习生推进相关任务；在 2 类下游任务、14 个数据集（覆盖 text-image 与 text-audio）上使 CLIP ViT-B/32 与 RN50 平均提升 1.31% / 1.86%，每样本额外计算仅 0.0001 GFLOPs，以第一作者发表于 ACM MM 2024（CCF-A）。
• 面向免训练分布归一化（DN、WaveDN）对图文模态同强度归一化、致文本语义丢失或图像归一化不足的问题，主导提出自适应分布归一化 AdaDN 及小波变体 AdaWaveDN：从测试样本 embedding 采样估计均值与信息熵，按模态间熵散度算平滑系数，文本弱归一化保语义、图像强归一化增对齐；在 10 个图像、2 个音频数据集以 6 个 VLM（CLIP Res50、ViT-B/32、TCL、ALBEF、AudioCLIP 两版本）验证零样本分类与跨模态检索，AdaWaveDN 图像平均 +3.38%（超 WaveDN 的 +2.88%）、AdaDN 音频平均 +4.49%；第一作者，审稿中。

北京邮电大学 · Student team leader

围绕跨区域即时配送订单，主导订单拆分与中转站配送优化研究，并完成算法实现与实验验证。成果形成论文、授权专利及校级、全国竞赛奖项。

• 面向 O2O 外卖（即时物流）跨区长距离订单配送范围有限、时效与成本难以两全的问题，作为北京邮电大学校级大创项目学生团队负责人，提出基于中转站的订单拆分策略与三阶段建模框架：普通订单用 DBSCAN 按餐厅与顾客位置聚类，跨区订单按 5km 阈值在中转站拆成前/后两段短单接力配送；以混合整数规划（MIP）建模、用自适应大邻域搜索（ALNS）求解 VRPTW；在蜂鸟真实订单 50/100 单实例上分别耗时 7.214s / 20.332s，以第一作者发表 IET Intelligent Transport Systems（2022）论文、作为第一学生发明人获授权专利 CN112950119B。

江南大学 · Cross-disciplinary research collaborator

参与江南大学食品科学科研课题，运用计算建模方法分析食品实验数据，并参与真实食品生产场景中的数据处理与产线优化探索。

• 面向牛脂（牛油）榨油残渣富含蛋白质却多被废弃、且美拉德反应风味与水解时间呈非线性、传统 PLSR 需大量数据且费时的问题，在江南大学食品科学团队主导的跨学科协作项目中负责计算建模模块，基于 0/2/4/6/8 小时 5 个时间点的少量实验数据，对 GC-O-MS 测出并经 ROAV 筛选的 9 种关键挥发性组分，用 CPM（等差序列拟合）、PCF（最小二乘多项式拟合）、CSI（三次样条插值）三种代理模型拟合其 ROAV-时间曲线，以实测绝对误差（Error = |Ra − Rp|）验证，显示 CPM 整体拟合精度优于 PCF 与 CSI；以第 4 作者发表 Foods（2022）论文。