THU PhD 在读，主攻 AI/ML 行业交叉方向，不是 CS 科班，菜菜求带。
日常：广读 AI 领域论文、随便搓搓小工具、致力于把 agent 嵌进日常研究流程、喜欢哈基米。
最近在想的事：
- 🧠 AI LLM Frontier —— Scaling、Linear Attention、Sparse Attention、SSM、Agentic reasoning、Alignment...
- 🤖 Agent for Autoresearch —— 让 LLM Agent 真正参与搜集阅读论文 → 想法碰撞 → 实验开展 → 高质量产出的闭环（成熟框架太多了，explore ING）
- 🐈 共情设计 —— 好看好用又温馨的 GUI 界面，严肃工具也可以有温度
由于本人平时主要以 academic research 为主，精力有限，所以基本不怎么 commit，项目可能简陋些，有需求就 vibe 下热热身搓一个自己用，不过还是希望帮到大家，也在不断查找不足和迭代！（后面 paper 发出来了也会开源 research 的代码 soon！还有好多零散的 vibe coding 东西没整理出来，后面再计划）不是单品玩家，是希望构建一整套本地 AI reserach 工具链——围绕"读论文 → 标注 → 引用 → idea火花碰撞 → 复现 →高质量产出"的完整研究循环（类似的框架众多，我只是做个辅助，或抛砖引玉）：
🐾 WhiskerShelf ⭐A cozy local LLM-powered paper library — with a cat on the shelf.
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Local multimodal LLM annotation for image dataset.
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Effective and light-flash assistant for checking references.
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An interactive AI evolution timeline.
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📖 WhiskerShelf 开着，左边栏 Idea Spark 在等一个新 Idea 冒出来
🔧 刷着 X，导致 Skills 又下了几个黑科技
🖼️ MLLM 标注工具在跑 Qwen3.5-27B，标注 10w+ 图
🤖 Claude Code 正在 vibe-coding，写不动了就调动 superpowers 老祖让它接着写
📚 Mamba-3 / Gated DeltaNet-2 / Kimi Linear 一大堆在论文队列里等着读
不是"按个发送 AI 就搞定一切"那种视频。真正的协作应该是这样：
- 想清楚到底要什么 —— prompt 描述，比写代码还重要，做真正的产品经理
- 拆解成可执行的小任务 —— agent 干一行就 commit
- 让它出方案 + 计划 —— review 完再让它动
- review 它的设计，不只是结果 —— 风格、命名、工程结构
- 用 Skills 把经验沉淀下来 —— 不让它每次都从零学
- 公开 cat 也得让 agent 看 —— 它也需要上下文
不希望发 agent 水文，更关注于基础模型的构建和训练这一长期主义工程，长期探究如何让注意力机制跑得更高效聪明而非更沉重，尤其看好线性注意力和稀疏注意力对长序列建模的解放和 scaling 的潜力。同时也在探索视觉-语言多模态基础模型的统一架构，想找一种更本质的方式把不同模态融进同一个全模态全双工框架。我相信，只有当注意力足够高效，甚至放弃反向传播，统一多模态模型才能真正摆脱算力束缚，走得更远。
🧠 LLM 架构 Mamba · RWKV · DeltaNet · Linear Attn · MoE · Diffusion LM
🎨 多模态 VLM · Diffusion · Pose Estimation · 3D Generation
🤖 Agent Claude Code · Codex · ReAct · Planning · Multi-Agent
🔧 Infra vLLM · SGLang · KV Cache · Quantization · Speculative Decoding
🧬 Bio-inspired SNN · Spiking Attention · Predictive Coding · HTM
🌍 World Model JEPA · Sora · Genesis · Video Prediction
· 🐾 · 🌿 · 🐾 · 🍵 · 🐾 · 🌸 · 🐾 ·
- 🐙 GitHub Issues —— WhiskerShelf/issues 是最快的入口
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"每只猫都值得一个温暖的书架，每篇论文都值得一个会思考的伙伴，每个 agent 都值得一个靠谱的协作框架。"
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