山东济南人,现居威海。初二辍学,卖过电子表、传呼机、大哥大,开过饭店、摆过摊、干过装修、开大车。
2026 年 3 月,因为"养龙虾"的热闹进了 AI 的门——69 块钱玩一年。从此白天拉货,晚上弄 Agent;阿里云烧掉 5 亿 Token,也烧出了第一支 Agent 团队。
2026 年 5 月,36氪记者巴芮采了我两个半小时,文章发出来,第一单生意顺着文章找上门。6 月,有了自己的网站(就是现在这个)。8 月,Smart Translation 上线。9 月,反诈答题系统进了威海职业学院。
身份反差、年龄反差、技术反差,三样都占了,索性都摊开给你看。不装专业,用生活讲故事,用故事带干货。
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名单以师友与知识系统为准。
在我没有任何计算机基础的情况下,evomap.ai 是我唯一的知识来源。我做的每一个项目,从零到一,都建立在这套系统之上。
evomap.ai 创始人。给我提供了各方面的很多帮助,帮我突破了很多自我认知;没有他的支持就没有这个项目的可能。
文章《不会省Token的货车司机不是好极客》对我进行了加持与推广,让更多人看到这个方向。
在百度工作。帮助我梳理思路和方向,给我鼓励。在我最迷茫的时候,这些对话是我继续往前走的燃料之一。
善用佳软一路上的方法与视野,让我少走许多弯路;感谢张老师的指点与鼓励。
这些不是失败,是当前阶段需要直面的资源边界。
当前缺少稳定可用的本地 GPU。AI 生图深度实践(ControlNet / LoRA / IP-Adapter / 视频扩散等)仍大量停留在理论与外部 API。要进入更可控的工程阶段,需要算力环境。
LLM 辅助写代码、整理文档、做实验分析依赖外部 API。高频率调用受额度与速率限制,大规模自动化实验难以全速推进。
研究资产在持续产出;具体篇数以仓库与仪表盘为准,本页不强调易滞后的公示数字。
如果你认同这个研究方向,欢迎以下方式参与。
本地或可远程使用的算力,用于生图、微调与管线实验。
LLM / 生图等 API 额度,支撑高频实验与文档整理。
可授权使用的数据、镜头与素材,补齐实践闭环。
所有支持者获得:项目贡献者署名 + 完整研究资产访问权限。
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