应用机器学习、智能体系统、高效学习
我关注如何让机器学习系统更 实用——部署够快、行为够稳、并能持续改进。具体包括情感感知应用、工具调用型智能体与数据高效建模。
信息学竞赛与黑客松式工程训练，让我的实现能力始终贴近真实约束。
审稿中 ATEP at Small Scale: Cache-First Process-Trace Evaluation for Multimodal Tutoring Agents
投稿至 COLM 2026 Workshop on Methods and Opportunities at Small Scale (MOSS)。
面向 tutoring agents 的 cache-first process-trace evaluation：包含 deterministic falsifiers、0 training FLOPs、720 个可验证 episodes 与 5,778 个 checkable frames。
审稿中 ATEP: Process-Level Measurement for Steerable Multimodal Tutoring Agents
投稿至 COLM 2026 Workshop AIMS: AI Measurement Science: Toward Rigorous AI Evaluation。
面向多模态 tutoring agents 的 process-level measurement protocol，区分答案正确性、trace grounding、steering behavior 与 judge preference。
星落湖探 AI · 首席技术官 (CTO)
进行中 — 负责技术研发与战略方向
FeelFlow · 联合创始人 & CTO
进行中 — 情感感知产品与全栈工程
StarFetch · 创建者与维护者
进行中 — 基于 Rust 的系统信息工具，支持 Homebrew 集成
Apple Swift Student Challenge 2026 · 参赛者
2026 — 提交 App Playground 项目 Composer
AdventureX 2026 · 黑客松
2026 — 入围
Nankathon · 南京大学
2026 — 黑客松参赛者
MoonShot48 · 北京
2026 — 三等奖 & 入围；团队产品黑客松
42 Wolfsburg · 高强度编程项目
2026 — 录取德国为期四周的技术项目
AdventureX 2025 · 黑客松
2025 — 入围 & 三等奖（赛道作品 XTerminal 获奖，MSA Beijing）
Google I/O Connect China 2025 · 开发者活动
2025 — 嘉宾
Apple Developer Center · 库比蒂诺
2025 — 出席线下开发者活动
长沙黑客松 · 黑客松
2025 — 参赛者
NOI 冬令营 · 信息学竞赛
2024 & 2025 — 入围
竞赛亮点
教育
高中在读，中国青海
方向：计算机科学、数学、独立科研与项目实践
StarFetch_Core · ★ 12
Linus-Shyu/StarFetch_Core · Homebrew Tap
Rust 重写的 NeoFetch 风格系统信息工具：自适应 ASCII、可点击终端超链接，支持 macOS / Linux / Windows。
更多项目见 GitHub @Linus-Shyu