使用说明
🧬 AI工程师•MCP开发人员•Dendrite架构师
🔮 强化学习|模型推理|综合智能
🌌 标识：系统配置文件
我是工程师 智能系统 重点关注：
- 🧠 神经推理架构（受树突启发）
- 🛰️ MCP（模型控制协议）生态系统构建
- 🔁 强化学习+RLHF综合
- ⚙️ LLM工程、布线和工具智能
- ⛓️ 认知回路、自我反思主体、自主堆栈
- 🜁 高性能AI编排和扩展
🧰 技能和技术栈
🤖 法学硕士与人工智能工程
🧬 ML/深度学习
🛠️ 编程和框架
⚙️ MLOps/系统
🧱 核心能力
🔥 LLM开发与推理系统
- 先进的提示与推理链设计
- 使用代理框架的工具
- 动态记忆和自反射循环
- RAG优化、上下文路由、混合检索
🜁 强化学习（RL和RLHF）
- 政策优化与探索策略
- 奖励模型培训
- 合成偏好生成
- LLM定线用RL管道
⚡ MCP和系统架构
- MCP工具开发（OpenAI生态系统）
- 复杂的多工具编排
- 智能工作流自动化
- 基于模型的功能路由
🧬 神经模型与树枝状结构设计
- 使用树枝状加工
- 构建层次推理结构
- 稀疏计算概念
- 认知架构实验
🦾 项目：在役特派团
⚙️ 神经网格核心
受树突启发的下一代推理代理认知引擎。
技术： Python、OpenAI、MCP、Torch
状态： 🚧 扩展皮层下布线层
🛰️ RL比对实验室
用于对齐大规模推理模型的强化学习管道。
技术： PyTorch、WandB、RLHF堆栈
状态： 🟣 在线奖励建模
🕸️ 自主代理网格
具有工具链和自适应工作流的多代理生态系统。
技术： VectorDB、LangChain、Docker
状态： 🟦 自反射原型激活
🔧 MCP工具锻造
适用于MCP兼容型号的高级工具。
技术： MCP、FastAPI、Python
状态： 🟩 生产准备就绪
🌃 霓虹灯仪表板
🧩 网络哲学
“Intelligence is not a destination—it’s a system in perpetual upgrade.”
“The future isn't predicted. It's engineered.”
