探索数学、机器学习与哲学的交汇之处
一个充满好奇心的灵魂，游走在知识的广阔版图之上——从数学证明的优雅，到神经计算的奥秘。我相信，真正的理解来自于发现看似无关领域之间的深层联系。
理解机器学习背后的理论支撑——优化理论、泛化界与统计学习理论。
探索新型架构，从实验与理论两个角度理解为什么某些设计能超越其他。
通过概率建模、变分推断和不确定性量化，架起统计学与深度学习之间的桥梁。
球场是策略与本能碰撞的地方。每一场比赛都是关于团队协作和快速决策的一课。
有一种独特的清明，来自一个人坐在咖啡馆里，看雨水在窗玻璃上画出纹路，只有一杯温热的咖啡和游荡的思绪。
读哲学，修正念，寻找那些洞见栖息的安静角落。
“我唯一知道的，就是我一无所知。”
— 苏格拉底
我始终欢迎讨论研究想法、学术合作，或者只是关于数学、AI 和哲学的一次好聊。