Kevin
Xplore-LAB 主理人 · AI 应用开发 · 工业数据智能
把大语言模型从论文读到落地，实现从研究到产品的完整闭环。
Hi，我是 Kevin，Xplore-LAB 主理人。控制工程专业硕士，专注于 AI 应用开发与工业数据智能，目前在互联网公司做游戏算法研究实习（LLM 方向）。这个实验室沉淀我的全部产出：论文拆解、科研绘图方法，以及每天自动更新的 大模型情报站。
关于 Xplore-LAB
Xplore-LAB 是一个个人 AI 实验室，探索路线只有一条：读论文、做实验、出工具。所有产出以 GitHub 组织为家，代表项目：
- LLM Papers Tracker 每天自动更新的 20 页大模型情报站，arXiv 日更 13k+
- OKC-SFT 操作知识链监督微调数据集，一作论文投稿 CAC 2026 在审
- DataLens 单文件离线运行的数据分析工具
教育经历
- 控制工程 硕士 · 工业数据智能方向
- 自动化 本科
技术能力
AI 工程
Qwen 系列模型本地部署（vLLM）、LoRA / SFT 微调、NL2SQL、Prompt 优化、结构化推理、LangGraph Agent 编排、RAG
后端开发
Python、PostgreSQL、FastAPI、OAuth2 + JWT 权限控制
前端开发
Vue3、TypeScript、Flutter 跨平台开发
工业场景
时序数据处理、异常诊断、优化建议生成、CFD 仿真
项目与研究
-
游戏对局 AI 赛后教练系统
实习项目 · 在建
从对局轨迹理解到改善验证的六环节教练 pipeline，算法层输出结构化证据，LLM 层只做语义转述 -
LLM Papers Tracker
20 页站点 · 每日自动更新
大模型情报站：73 个模型技术档案、双榜排行榜、编年史与术语馆、14 个交互实验，线上地址 -
气体运营数据 NL2SQL 查询引擎
98% 可执行率
基于 Qwen 的端到端自然语言查询系统，覆盖 10 表 / 307 字段 / 90 万行工业数据 -
OKC-SFT 工业诊断微调
幻觉率 34.4% → 15.6%
空分装置异常工况处置的操作知识链监督微调，一作论文投稿 CAC 2026 在审，数据集开源 -
空分装置运行诊断与优化系统
LangGraph Agent 驱动的工业时序数据诊断与优化建议生成 -
DataLens
工业控制性能分析工具，单文件离线运行，CSV 导入即分析 -
数据中心能耗模型研究
CFD 仿真与机器学习结合的能耗优化研究
荣誉奖项
- 校级优秀研究生、优秀研究生干部、优秀团干部
- 全国大学生数学建模竞赛 省级一等奖
- 中国国际飞行器设计挑战赛 全国三等奖
Now
- OKC-SFT 一作论文 投稿 CAC 2026 在审
- 游戏算法研究实习 LLM 方向，AI 赛后教练系统
- 写作主线 顶会论文拆解 · 科研绘图方法 · 模型技术报告科普
联系
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