01
2024.09 — 2025.03
中国联通
技术部
AI AGENT 工程师
- 元景大模型 × 高速泛安防 — 纯视觉车辆检测 / 违章识别 / 路况监测，推理链路优化后端到端延迟 <50ms，联合判准率 99.17%，支撑全省高速智能监控。
- HIMO-CLIP 跨模态对齐框架 — HiDe 层次化解构 + MoLo 单调性损失，不改编码器建模语义层级，跨模态检索精度 +25%。
AI AGENT ENGINEER ✦ RESEARCHER — BASED IN GUANGZHOU
PEIJUN ZHU 祝培竣
构建会思考、会协作、会自我进化的智能体系统。
从模型微调到多智能体落地 — Multi-Agent / MoE / RAG / 3DGS。
关于 — 宣言
MANIFESTO我相信下一代软件不是被使用的工具，而是会协作的同事——我在大模型与多智能体的交叉地带工作，让 Agent 学会拆解任务、调用工具、彼此协商， 并在真实业务里交付可量化的结果。
“I build systems that think in swarms — fluid, self-evolving, accountable.”
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段大厂 Agent 研发实习
联通 · 软通动力 · 贪玩
联通 · 软通动力 · 贪玩
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学术论文 & 知识产权
SCI Q1 · EI · 发明专利 ×4 · 软著 ×12
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论文被引
Google Scholar Citations
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博客获赞与收藏
技术分享 · 社区贡献
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GitHub Contributions
开源代码 · 持续活跃
开源代码 · 持续活跃
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个人开源项目获得
BREAKING THE MOE TRILEMMA
BREAKING THE MOE TRILEMMA
经历 — 时间线
DRAG THROUGH TIME →中国联通
02
2025.03 — 2025.09
软通动力
DEIC 智算中心
AGENT 研发工程师
- 众联多式联运物流 Agent中标项目 — GPS/订单/路况多源融合的自动化调度与车货匹配，订单达成率 +27%，支撑日均万级订单。
- AI4S 科研辅助系统 — 文献检索→数据处理→模型训练→结果分析全链 Agent，人在回路综合提效 40%。
- 美洲大豆量化预测 Agent中标项目 — 气象/期货/种植多源时序建模与因子挖掘，输出跨境贸易策略。
03
2025.09 — NOW
贪玩游戏
AI 效率部
AI 研发工程师（AI AGENT）
- TW Agent 智能体引擎 — 基于 OpenClaw 的企业级多智能体协同：任务拆解 / 工具调用 / 流程编排全自动，隔离容器 + 权限审计，飞书工作台深度联动，团队提效 42%。
- TW Deliver 买量投放引擎 — 27 维标签理解与策略自动生成，CTR / ROI / 首日付费预测 74% / 68% / 64%，计划投放成本 −3.27%。
= YOU? 下一段旅程，与你的团队 →
精选项目
SELECTED WORKS 2024—26- 001 DEGUC — MoE 动态专家分组与联合压缩 流式聚类聚合专家 · 共享基底 + 低秩残差 · 中科院庙算平台部署，泛化性 +20% RESEARCH · NeurIPS 在投（一作）
- 002 Breaking the MoE Trilemma 打破 MoE「容量—负载—通信」不可能三角的开源探索 OPEN SOURCE · 21★
- 003 先知 — 中科院兵推大模型 Breaking the MoE Trilemma 论文工程化变现 · 比原有 SOTA bench 评分强 20% INDUSTRY · 中科院庙算平台
- 004 GenericAgent — 自进化智能体 3.3K 行种子生长技能树 · 全系统控制 · Token 消耗降至 1/6 CONTRIBUTOR · SELF-EVOLVING
- 005 OpenSquilla — Token-Efficient Agent 同等预算，更高智能密度的 Agent 运行时 CONTRIBUTOR
- 006 cc-switch — Agent CLI 总控台 Claude Code / Codex / OpenClaw / Gemini CLI 等多智能体桌面切换器 CONTRIBUTOR · CROSS-PLATFORM
- 007 TW Agent — 智能体引擎 基于 OpenClaw 的企业级多智能体协同 · 任务拆解 / 工具调用 / 流程编排 · 团队提效 42% ENTERPRISE · 贪玩游戏
- 008 TW Deliver — 买量投放引擎 27 维标签理解与策略自动生成 · CTR/ROI/首日付费预测 74%/68%/64% · 投放成本 −3.27% ENTERPRISE · 贪玩游戏
研究 — 学术轨迹
PAPERS / PATENTS / GRANTS
DIRECTION 01 · MoE EFFICIENCY
MoE 大模型效率优化
针对 Mixture-of-Experts 大模型的「容量—负载—通信」不可能三角，提出基于动态专家聚类与结构化压缩的统一框架。利用路由器语义嵌入能力在线重组专家拓扑，实现参数压缩 80%、吞吐提升 10-20%、负载方差降低 3 倍以上。
- Breaking the MoE Trilemma NeurIPS 在投 · 一作
- 动态聚类 + 共享基底 + 极低秩残差适配器
- 异构精度方案（FP16 共享基 + INT4 残差）
- 两阶段层级路由策略 · 全to全通信量大幅削减
- 中科院庙算平台「先知」兵推大模型落地验证
DIRECTION 02 · SPIKING-LLM
大模型脉冲化稀疏推理
揭示 Transformer 推理过程中存在类似脉冲神经网络的「积累-发放」动力学机制。证明仅 Top-5% 激活脉冲即保留 95%+ 推理准确率，而打乱脉冲时序则性能完全崩溃至 0%，表明 LLM 推理依赖动态时序轨迹而非静态特征重要性。
- LLMs Think in Spikes NeurIPS 在投 · 一作
- Spiking-LLM 统一框架 · 事件驱动视角
- 稀疏脉冲驱动推理 · 时序序列严格必要
- 残差连接 + LayerNorm → 积分发放机制
- LLaMA-3 系列模型实证验证
技术栈 — 流动的工具箱
STACK IN FLUX联系
SAY HELLO实习 / 2027 校招 / 科研合作 / 有趣的智能体点子 — 都欢迎。
Usually replies faster than an agent loop finishes.