智能体 AI · 物理 AI · 智能系统

从智能体 AI，走向物理世界。

我的工作连接基础模型、智能体系统与高效基础设施，推动 AI 从推理与规划走向感知、行动和真实世界部署。

简介

当智能能够感知、决策并行动，它才真正进入世界。

我的工作覆盖这条完整路径：用基础模型后训练增强推理，用智能体基础设施实现规划与工具调用，用多模态系统完成感知，用高效推理支撑实时行动，并通过软硬件协同让 AI 进入物理设备与真实场景。

代表项目

构建 Coding Agent 基础设施，使 IPD 效率提升 100%+；其中 Kernel Agent 获 2026 MLSys Challenge 第一名。

构建推理基础设施，并为 Transformer 混合注意力和大规模 MoE 在端侧设备上的部署进行软硬件协同设计。

LLM 系统2026年7月22日7 分钟阅读

从系统视角分析 KV Cache 为何成为长上下文推理的关键资源，以及压缩何时真正有效。

智能体系统2026年6月28日6 分钟阅读

拆分工作上下文、长期知识、任务状态与执行历史的实用模型。