25.64 → 38.03%
AN INTERACTIVE RECORD · 2020—NOW
侯晓杰的交互式个人成长纪录
这不是一份被排好顺序的履历。
这是一个人理解复杂问题的方式。
选择观察位置系统会调整信息密度
滚动以推进时间
CHAPTER 01起点 / ORIGIN
感知问题
方向不是被选择一次，
而是在一次次不满足中校准。
从化学到电子商务，再到运筹优化。表面上是三次跨越，底层始终在追问同一件事：系统为什么这样运转，又能否被重新设计？
郑州大学 · 专业排名1 / 62连续四学年一等奖学金三项国家/省级竞赛 · 均任队长
CHAPTER 02进入系统 / DATA
拆解系统
如何从海量噪声里，
建立可靠的数据？
在阶跃星辰，问题不再是“找到一些数据”，而是让数据从发现、清洗、监控到交付形成可重复运行的系统。
WIKI / MULTIMODAL PIPELINETRACE 25.09—26.03
2,000 万关键词5,000 万高质量图文对
AC 自动机、像素方差与视觉规则共同过滤水印、Emoji、纯色与异常图。
独立完成 30+ 核心开源数据集标准化CHAPTER 03构建智能 / MEMORY
构建方案
如何让一个系统，
真正记住用户？
记忆不是“存得更多”，而是在合适的时机记住、调用、遗忘与校准。
R±
混合召回
结合语义与关键词信号，让旧经验在正确时刻被调用。
MEMORY-LANCEDB-ULTRA44.9%LoCoMo 准确率 · 拖动回放方案介入
LoCoMo13.60 → 59.68%
GAIA24.85 → 33.33%
召回失败率12 → 4%
AutoDream Token−26.9%
CHAPTER 04产品化 / ECOSYSTEM
把能力变成产品
模型能力如何成为
可被使用的系统？
从算子到 CLI、Skill 与 Managed Agent：真正的产品化，是让技术能力拥有清晰入口、稳定路径与可复用范式。
LAS能力编排核心
CLI前端产品化方案设计并推动开源落地 ↗CHAPTER 05真实世界 / VALIDATION
验证结果
系统走出实验室之后，
会遇见什么？
连锁咖啡多模态 AI 巡检
PROBLEM → ACTION → SIGNAL
BBox 标注 · GT 识别 · Prompt 调优
把门店物料与设备识别问题转成可验证任务。
一次 POC→可复用方案→产品反馈→下一次迭代
CHAPTER 06自我进化 / EVOLUTION
持续进化
如何让产品随着模型能力，
一起成长？
把经验沉淀、反馈采集与效果评测接成闭环，让每一次任务都成为系统更新自己的材料。
01执行任务
02记录经验
03采集反馈
04效果评测
46.73 → 73.67%
SIDE PROJECT · MINIMIND-3不只理解模型能力，
不只理解模型能力，
也亲手走完训练全链路。
64M 参数基础模型约 3B Tokens 预训练SFT · LoRA · DPOPPO · GRPO · MoETool CallingOpenAI 兼容 API
CHAPTER 07未来接口 / OPEN PORT
本次访问的认知摘要
你刚刚看到的，是怎样一个人？
系统正在等待你生成一份只属于本次访问的摘要。
已记录 0 个叙事节点
CORE IDENTITY / LOADED
侯晓杰
北京理工大学 · 管理科学与工程硕士
AI 产品经理 / 2027 届
SYSTEM STILL RUNNING
发起一次新对话 ↗当前经历只是已加载模块。
下一段故事，等待一个新的真实问题。