KBber
AI Engineer · 📍 Earth
做 Agent 系统、LLM 应用工程 与 强化学习微调。 偏好把论文搬进能跑的系统：可复现、可测试、可上线。
🧠 信念：Run the experiment. Trust the numbers. Ship the thing.
// 工程时间线
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全职投入 TenderGuard v0.3：把 Rule Engine × LLM × Evidence Pipeline 做成可上线的投标合规 Agent。
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pd-grpo：用 GRPO 微调 0.5B 小模型，观察 Nash 均衡在 300 步内的涌现；记录工程翻车全过程。
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GraphRAG-financial-report：在 Neo4j 上搭了 typed knowledge graph，对比 Local/Global Search 与向量 RAG 的问答能力。
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react-llm-memory-agent：把 ReAct 双实现（手写 Prompt vs Function Calling）+ 短期记忆 + 指代消解做到 36/36 测试通过。
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chinese-ner-sequence-labeling：四种范式（BERT+Linear / BERT+CRF / LLM API / LLM SFT-LoRA）的对比研究。
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edgeai-trash-classifier：MobileNetV2 + Android 端侧部署的垃圾分类系统，毕业论文配套实现。
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进入大学，开始系统写代码、做课程项目；从此走上了「读论文 → 复现 → 写工程」的循环。
// 技术栈
Languages
AI / ML
Agent Stack
RAG & KG
Infra
// 兴趣
把论文变成系统规则引擎兜底 LLM可复现实验工程翻车记录中文 NLP