Yuming Chen

业务负责人，独立完成首版全部组件并上线

• 开发推理服务、聊天界面、语言服务器、上下文引擎与遥测系统，接入 VS Code、IntelliJ 和 Visual Studio，支持补全、上下文问答、代码生成与修改以及 Agent 工作流。
• 基于 vLLM AsyncEngine 改造推理服务，进行全量微调、LoRA 训练与 GPTQ 量化；搭建在线训练平台，支持 35B 以下模型的全量微调和 LoRA 训练。
• 2023 年 10 月上线，日服务 700 多名程序员，日均请求超过 20 万次，代码采纳率为 16％～20％。主要以 RTX 3090／4090 运行 7B 级及以下代码模型，键盘输入至补全文本显示的端到端延迟 P99 约 490 ms。
• 通过链路遥测定位随运行时间增长的补全延迟，找到请求依赖注入中的数据库写入耗时；通过分表、索引优化及调整 aiohttp 请求方式恢复响应速度。

业务负责人，独立完成首版全部组件并上线

• 面向使用 SVN 的大型遗留代码库，结合质量分析、代码图谱、语义检索和运行时查证，支持变更总结、审查建议与增量审查，接入 SVN／Jenkins 流水线。
• 在内部对照评测中，与 Agent 方案相比，在保持查证率的条件下，token 消耗约为六分之一，执行时间约为十分之一。
• 2026 年 2 月起常态运营，平均每晚处理 5 千多次审查请求，用户采纳率约 9％。已收到的反馈中，正确反馈占比约 76％，计算方式为正确反馈数／反馈总数。
• 开发反馈分析页面，收集用户操作与评论；独立部署 OpenTelemetry、Prometheus、Grafana、Jaeger，用服务指标和链路追踪定位问题。

业务负责人，独立完成首版 CLI、Web、API 与后台服务

• 使用 Hono、React、PostgreSQL／pgvector 和 RustFS，提供技能注册、版本管理、检索、扫描、分发和实验功能。
• 实现团队空间、内部 OAuth、跨网络权限、语义检索与链接分享，集成技能扫描器，把查找、检查和共享接进同一使用流程。
• 2026 年 6 月上线，平台内公开技能超过 200 项，累计分发超过 2 千次；完成向 4 名工程师的运营维护交接。

分布式训练系统设计、部署与维护

• 早期基于 SEED RL，使用约 2 台高性能游戏服务器和 3 台各配备 8 张 RTX 3090 的 GPU 服务器，解决跨机器梯度聚合与数据广播问题。
• 约 2023 年 5 月开始在代码模型训练平台上接入游戏环境，提供网页训练入口、状态监控、算法调整、统计分析及游戏数据交互。
• 体育竞技游戏智能体正式上线，上线前依据 Elo、TrueSkill 提供 25 档难度，由运营人员调整使用；另一个回合制项目后续终止。

算法实现、早期 Demo，以及技术顾问与产品职责

• 用强化学习监督遗传算法迭代，分析 SLG 武将与技能组合，并提供网页分析工具。使用约一年后终止：策划主要需要设计新资料，系统侧重优化现有组合。后端的数据交互与分析功能迁入智能体训练平台。
• 负责游戏资源生成的早期模型训练方案、流程设计和编辑器 Demo；担任资源检索、布局生成与优化、横竖屏转换项目的技术顾问和产品负责人。
• 布局工具支持从参考图生成可编辑 UI 并进行布局审查；横竖屏转换完成引擎内一键转换 Demo。这批工具中，资源相似性检索使用较多，生成功能使用较少。

参与资源平台研发，独立部署可观测系统

• 参与 Kubernetes GPU 云及 GPU device 插件开发，用于接入和管理 GPU 资源。
• 为 AI 编程与代码审查业务接入 OpenTelemetry、Prometheus、Grafana、Jaeger，结合日志分析请求链路、服务指标和用户行为。

工程研究与软件实现

• 参与风力发电机样机研发与数值仿真，独立设计风洞实验，验证控制与仿真方法；以 SST-DDES 研究垂直轴风轮，检查计算域、网格与时间步长的无关性。
• 独立完成齿轮箱磨损分类的数据处理、建模、实验与论文工作，署名第二作者、通讯作者。对比决策树、随机森林、k-NN 和 SVM，424 个样本上的分类器平均准确率为 96％。
• 独立设计、训练和评测采用 DARNN 与 DTSM 的风光功率预测模型；两项相干结构大涡模拟方法及一项功率预测方法均为第一发明人。
• 主持 1 项基础与应用基础研究项目，另参与 5 项已结题项目；在新能源创业实践中主导物联网管理平台与小程序开发，把设备数据接到监测与管理界面。

协议生命周期、并发边界与资源释放

• 针对内部 LSP 实现中的兼容性和并发问题，统一管理服务器与客户端的生命周期、请求和传输接口。按连接限制并发和资源，为入站请求、出站队列设置容量与超时。
• 实现请求取消与统一关闭流程，回收未完成请求和后台任务。使用真实子进程与并发测试覆盖异常退出、关闭超时、取消与响应竞争、重复关闭及资源释放。
• 已发布 1.0 系列。完整简历记录的 1.0.2 版本 CI 通过 Linux、Windows、macOS 子进程测试。

统一流式事件与明确的请求终态

• 将多种模型服务的文本、推理与工具调用转换为统一流式事件，记录响应状态并处理错误终态；提供超时、有限重试、取消与输出预算配置。
• 完整简历记录 SDK 已发布 1.1.0。Banshu 仍在开发，Agent core 处于设计阶段。

• 2023 年 11 月起担任游戏算法组组长，2024 年 11 月起兼任 AI 编程技术负责人。独立交付首版后扩充研发团队，离任时共 12 人。
• 累计辅导 9 名新人，编写 2 门新人课程；自 2022 年起担任专业面试官，每年面试约 100 人。

• Python 用于训练、推理、数据分析与科研建模；TypeScript／JavaScript 用于前后端平台和 IDE 插件；Rust 用于 LSP、LLM SDK 与异步协议接口。
• 2012—2016 年学习理论与应用力学，使用 C／Fortran 做科学计算，并参与仿生力学实验与仿真。这段训练让我习惯先看假设、边界条件与验证方法。