AI / ML 工程师
你好，我是孔祥旭。
我关注 AI/ML 工程系统、模型基础设施、Agentic RAG、研究到生产的机器学习工作流，同时拥有物理、量子计算与量子机器学习背景。
当前关注
- ML 基础设施与模型评估平台
- 基于 LangChain / LangGraph 风格工作流的 Agentic RAG 系统
- 研究到生产的机器学习流水线
- 量子机器学习与张量网络
工程
精选工程项目
这些项目展示后端设计、ML 评估、智能体工作流与可复现实验。
ContextForge
面向工程知识、代码、日志、工具调用与可溯源回答的 Agentic RAG 后端。
RAG LangChain LangGraph FastAPI PostgreSQL/pgvector
- 文档与代码摄取
- 检索与带引用的回答
- LangGraph 风格智能体工作流
研究
研究快照
连接量子计算、张量网络、量子模拟与机器学习的研究项目和笔记。
用于图像分类的张量网络分类器
探索用于监督学习的紧凑张量网络表示，以及更具结构解释性的模型形式。
研究问题
张量网络架构能否为小规模图像分类提供有效归纳偏置，同时保持可解释性与可控计算成本？
方法
矩阵乘积态 Tensor train 分解 特征映射 监督分类实验
状态: 研究笔记整理中
量子机器学习 / 量子态制备
围绕量子特征映射、量子态制备与 QML 模型行为的笔记和实验。
研究问题
量子态制备选择如何影响量子机器学习实验？简单基线在哪些地方揭示了真正的难点？
方法
量子线路 量子态制备 变分实验 基线对比
状态: 实验规划与笔记整理中
Double-Bracket QITE / 量子模拟
关于虚时间演化、模拟工作流与数值行为的研究笔记。
研究问题
如何将 double-bracket 与 QITE 风格方法组织成清晰、可测试的模拟工作流？
方法
虚时间演化 哈密顿量模拟 数值实验 收敛性分析
状态: 笔记撰写中
写作
精选写作
这里先放置技术笔记和长文的占位条目，后续会逐步补充全文。
构建生产风格的 ML 模型注册系统
TODO：待撰写关于模型版本、产物、指标与服务边界的实践笔记。
ML Infra FastAPI Evaluation
使用 LangGraph 构建 Agentic RAG：ContextForge 设计笔记
TODO：待列大纲工作流边界、检索质量、工具调用与有依据回答设计。
RAG LangGraph Agents
金融 ML 中的 Walk-Forward 验证
TODO：计划中时间序列验证、成本与基线如何让实验更可信。
Financial ML Backtesting