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👋 你好，我是张昊轶

华中科技大学 计算机科学与技术学院 2024 级本科生，对人工智能领域充满热情，喜欢钻研底层原理与前沿技术。

🧠 当前兴趣方向

  • 大语言模型（LLM）：从 Transformer 到 RLHF，关注模型对齐与推理优化。
  • AI Infra：模型训练、推理框架（vLLM、SGLang）及分布式系统。
  • 多模态感知：VLM、视觉-语言联合理解。
  • 基础技术栈：Python / PyTorch / Linux / Docker / Git。

🛠️ 个人技能

类别熟练度
编程语言Python, C++, Java, TypeScript
机器学习PyTorch, Transformers, LoRA
系统工具Linux, Docker, Git, SSH, Tmux
Web 开发Astro, React, Tailwind CSS

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Zhang Haoyi
Hello, I'm Zhang Haoyi, a passionate developer and blogger. Welcome to my personal space where I share my thoughts, projects, and experiences.
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AI_Agent 31

A2A AI Agent Context Engineering CoT Function Calling Harness Engineering LLM Loop Engineering MCP MemGPT Plan-and-Solve Prompt Engineering RAG ReAct Reflection 分块策略 分层缓存 协作模式 可观测性 向量数据库 多智能体协作 多智能体系统 工具调用 并行调用 检索增强生成 沙箱 规划 记忆 记忆压缩 通信协议 重排序

AI_Alignment 21

DAPO DeepSeek DPO GRPO GSPO LoRA PEFT PPO Qwen RLHF RLVR SFT 参数高效微调 后训练 基础知识 奖励模型 对比学习 强化学习 微调 推理增强 监督学习

AI_Infra 43

AWQ Chunked Prefill CUDA FlashAttention GPTQ GPU架构 GPU调度 Infra Kubernetes KV Cache MLOps NCCL PagedAttention RadixAttention SGLang SIMT TPOT TTFT vLLM Warp ZeRO 共享内存 分布式训练 前缀缓存 可观测性 合并访存 吞吐量 对比学习 尾延迟 张量并行 性能优化 拒绝采样 推测解码 推理优化 推理增强 推理引擎 推理引擎调度 推理性能 数据并行 流水线并行 矩阵乘法Tiling 连续批处理 量化

AI_Multimodal 38

3D卷积 Action Chunking CLIP ColPali DDPM Diffusion DiT DPO InfoNCE LLaVA MLLM Q-Former Qwen3-VL RAG RT-2 SigLIP Sora Swin Transformer Transformer VALL-E VideoMAE ViT VLA VLM Whisper 位置编码外推 具身智能 多模态 对比学习 延迟交互 归纳偏置 扩散模型 模态连接器 潜空间扩散 视觉语言模型 视频理解 视频生成 音频处理

CME295 31

Agent Attention benchmark CoT DAPO DeepSeek Diffusion DPO GRPO KV Cache LLM LLM-as-a-Judge LoRA MCP MoE PPO Prompt Engineering RAG ReAct RLHF SFT Tool Calling Transformer ViT VLM 基础知识 多模态 推理优化 推理增强 智能体 模型对齐

Deep_Learning 43

AdamW Bottleneck BPTT CNN GELU GRU Hadamard积 KL散度 LSTM MLP ReLU ResNet RNN SGD SVD Tensor 交叉熵 最大似然估计 加密 动量法 卷积神经网络 反向传播 张量 感受野 批处理 权重初始化 权重衰减 条件概率 梯度下降 梯度消失 梯度爆炸 梯度裁剪 残差网络 深度学习 激活函数 特征分解 矩阵乘法 自动微分 范数 计算图 贝叶斯先验 链式法则 门控机制

DevTools 10

conda Docker git Linux pip uv 包管理 基础知识 开发工具 环境配置

Machine_Learning 34

Bagging Ball-Tree Bootstrap EM算法 GBM K-Means KD-Tree KKT条件 KNN LightGBM Lloyd算法 Softmax SVM XGBoost 交叉熵损失 信息增益 最小二乘法 决策树 加法模型 基尼指数 拉普拉斯平滑 朴素贝叶斯 机器学习 核函数 核方法 梯度下降 梯度提升机 正则化 生成式模型 线性回归 聚类 逻辑回归 随机森林 集成学习
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