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置顶大家好，我是 Liz，新人报道！🥳
我是应用数学出身，这些年在大型国企、互联网大厂、顶级咨询公司都打过卡，算是把国内大厂生态体验了一轮。早年沉迷算法，从传统机器学习一路卷到 NLP 和图算法，最近几年又扎进了生成式 AI。虽然是 90 后，但从本科起就开始研究数据和算法，也算是完整见证了大数据和 AI 十多年的风云变幻（叉腰.jpg）。
一路走来，我做过算法工程师、全栈工程师、架构师，再到 AI 产品负责人。现在在一家外企担任 Data Science Manager，带团队从业务需求出发，用一年时间把 GenAI 数据产品从 0 到 1 落地上线。我关注模型性能，更关注产品价值和用户体验，需求定义、用户访谈、交互设计，这些我工作中的常态，致力于打造真正“好用”的 AI 产品🥰。
工作之外，我也热衷于探索更多可能性：参与开源项目、构建内部工具、写脚本提升效率。我喜欢健身与户外运动，十多年跑步爱好者，跑过几场马拉松😄，正在学咏春，运动带来的专注与节奏感也深刻影响了我的工作方式。
目前我和 @Xinran.Z 共同发起了非营利社区Research AI+ ，聚集了一群来自全球的 AI 4 Science / Engineering 青年研究者。我们专注于 AI for Research 的实践与讨论，也在推动产业与学术的深度交流。近期我们正在长三角组织线下沙龙与论文共读等活动，欢迎感兴趣的朋友一起参与交流！
微信公众号：Liz的AI冰美式（mp.weixin.qq.com）
我是应用数学出身，这些年在大型国企、互联网大厂、顶级咨询公司都打过卡，算是把国内大厂生态体验了一轮。早年沉迷算法，从传统机器学习一路卷到 NLP 和图算法，最近几年又扎进了生成式 AI。虽然是 90 后，但从本科起就开始研究数据和算法，也算是完整见证了大数据和 AI 十多年的风云变幻（叉腰.jpg）。
一路走来，我做过算法工程师、全栈工程师、架构师，再到 AI 产品负责人。现在在一家外企担任 Data Science Manager，带团队从业务需求出发，用一年时间把 GenAI 数据产品从 0 到 1 落地上线。我关注模型性能，更关注产品价值和用户体验，需求定义、用户访谈、交互设计，这些我工作中的常态，致力于打造真正“好用”的 AI 产品🥰。
工作之外，我也热衷于探索更多可能性：参与开源项目、构建内部工具、写脚本提升效率。我喜欢健身与户外运动，十多年跑步爱好者，跑过几场马拉松😄，正在学咏春，运动带来的专注与节奏感也深刻影响了我的工作方式。
目前我和 @Xinran.Z 共同发起了非营利社区Research AI+ ，聚集了一群来自全球的 AI 4 Science / Engineering 青年研究者。我们专注于 AI for Research 的实践与讨论，也在推动产业与学术的深度交流。近期我们正在长三角组织线下沙龙与论文共读等活动，欢迎感兴趣的朋友一起参与交流！
微信公众号：Liz的AI冰美式（mp.weixin.qq.com）
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在RTE 大会上听到了一场挺特别的分享，很受启发，我看到了一条技术人员眼中的产品路径。于是写了这篇文章，记录一些自己从中得到的启发。
如果你是做技术的，或许会对“产品是怎么长出来的”，“怎么迭代”，“技术怎么真正落回生活里”这些问题感兴趣；
如果你是产品经理，也蛮推荐看看，或许能更容易理解技术人在拆问题、做决策、看问题时的思路。
技术和产品之间从来不是对立，而是彼此校准、互相成就的过程。
走过路过，不要错过哦，欢迎点赞评论交流😃
如果你是做技术的，或许会对“产品是怎么长出来的”，“怎么迭代”，“技术怎么真正落回生活里”这些问题感兴趣；
如果你是产品经理，也蛮推荐看看，或许能更容易理解技术人在拆问题、做决策、看问题时的思路。
技术和产品之间从来不是对立，而是彼此校准、互相成就的过程。
走过路过，不要错过哦，欢迎点赞评论交流😃
https://mp.weixin.qq.com/s/v4JyunxFJS0mPG-iF1Ig5g
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超开心主持了这场 meetup！🎉
从构想到落地不到 24 小时，和 @Xinran.Z 一起完成了一场多元视角的聚会。激动、兴奋、难忘！
从构想到落地不到 24 小时，和 @Xinran.Z 一起完成了一场多元视角的聚会。激动、兴奋、难忘！
Xinran.Z: 十一国庆假期前的上海，发生了一个有趣的事。 我们 Research AI+ 社区迎来了一群来自大洋彼岸的朋友——South Park Commons（SPC）的伙伴们。这个在旧金山、纽约和班加罗尔都有根据地的全球性社区和孵化器，带着他们对中国 AI科研技术、创业创新的好奇心和开放性，与我们在黄浦江畔相遇。 先感谢@Liz_Li 这位优秀的双语主持人(｡･ω･｡)つ🌷 ✨ Research x Innovation 让我们相聚 那天晚上是这样展开的： 📸社区相互介绍 两个社区各自做了简短介绍。我们讲了 Research AI+ 是怎么来的，他们讲了 SPC 在做什么。 SPC的核心理念是 “Build with peers, not alone.” 它不是传统加速器，而是一个让研究者、工程师、创作者在低压力、高信任环境中 共同探索新方向的“中间地带”。 Research AI+ 的成员同样是学术 × 产业/创业的青年科研技术朋友们，希望把这种探索精神延伸到Research 与 Real World Impact 的交汇处。 我们都在寻找那群既能写论文、又敢动手造产品的 Researcher；既关注前沿理论，也关心技术如何真正落地的Engineer 和 Builder。无论是学术、产业，还是创业，我们希望通过这样的meetup，让更多研究者在真实的交流氛围中找到彼此、启发彼此、合作前行。 🥳每个人的一分钟介绍 这是我们 Research AI+ 的“传统仪式”。40多个人，每人拿了个名牌，上面写着名字和研究方向。然后每人用 1 分钟做自我介绍。 有小伙伴说："我在做蛋白质折叠的 AI 模型。" 有小伙伴说："我在 AI 研究所做 PhD candidate，同时在创业做 AI for Eng 方向" 有小伙伴说："我在某 big tech 做 LLM 的 infra。" 有小伙伴说："我在一个 AI 初创，在做自己的 side project。“ …… 看似简单的环节，实际上是破冰的关键——这个房间里有谁，谁在做什么，如果想找谁聊就可以直接去交流。 🙌 超长时间自由交流 这才是重头戏。两个半小时，大家端着饮料，站着聊天，因为已经兴奋地忘记有座椅。时针指向晚上十点，对话还在继续。有人在讨论最新的开源模型架构，有人在交换创业心得，有人彼此交换着 Linkedin 和 X，有人干脆拿出随身的 pad 当场演示起 demo 来…… 最后又是场地合作方小伙伴提醒打烊收工，大家才不舍结束道别。（对，按照传统，我们每次 meetup 都是超长待机到深夜） 大家是不是发现，我们没有设置公开分享环节？没错，对于我们来说，讲座分享固然精彩，但每个人在活动上的交流体验是最重要的。发表出的论文有滞后性，真正及时而有价值的信息，往往在轻松的、面对面的对话之中。 💡 那些让人难忘的瞬间 活动结束后，很多小伙伴跟我们说： "今晚遇到了好几个特别有意思的研究者/创业者，太有收获了。" "没想到能在一个晚上，同时听到科研和创业两个世界的深度见解。" “太充实了，遇到一个特别聊得来的朋友，已经约了下周继续深入聊xx项目……” 一位从旧金山来的朋友还特别提到了一点，这也是我们一直很骄傲的事情：现场的性别比例几乎是平衡的。在硅谷科技领域的聚会中，这并不常见。 那个晚上，话题从开源生态聊到本土创新，从创业挑战聊到全球协作。但贯穿始终的，是那种发自内心的好奇和开放。 🧭三个引发思考的对话 -关于开源：为什么中国团队越来越拥抱开源? 为什么越来越多的中国团队(比如 DeepSeek、Qwen)在拥抱开放模型? 有小伙伴说的很棒：开源不仅仅是技术选择，更是建立全球声誉和共建生态的方式。 而开源最powerful的地方在于：它接纳不完美。每个人都知道，开源项目不是"完成品"，而是一个共同创造、共同演进的邀请。正是这种心态，让生态得以生长。 -关于社区的力量 从旧金山到班加罗尔，社区不只是读论文的地方——社区是一起解决问题的地方。 Raveeshu 分享了 SPC 在SF 和 Bangalore办 paper reading 的经验。不是那种一个人讲、其他人听的形式，而是大家一起读，遇到不懂的地方一起讨论。 他说："最难的是平衡三个东西：reliability（系统的可靠性）、data（数据质量）、compute（算力资源）。但社区的好处就是，这些问题可以分开解决——有人提供算力，有人清洗数据，有人写代码调试。" 一个人的洞见可能只是微光，但当一群人聚在一起，那就是一场思想的篝火晚会。 -关于走向世界 Ankit 提到了一个重要观点：如果社区想要产生全球影响力，我们需要更开放地在 LinkedIn、X等平台上分享我们的故事。 (对，这篇文章本身，就是在践行这个想法 😉） 在全球化和本土化之间，我们不需要做选择题。我们可以既深深扎根于本土创新的土壤，又积极地将触角伸向全世界。 🌟 关于 Research AI+ 看到这里，你可能会好奇：Research AI+ 到底是个什么样的社区? -我们是谁? 一个非盈利的开放社区。由 500+ 全球青年 AI Researcher、Engineer和Builder组成的创新社区——横跨学术界、产业界和创业公司。 -我们跟其他社区有什么不一样? 我们连接研究 → 工程 → 产业/创业的完整链条，期待 Research 能实现 Real World Impact 我们的成员既能在 NeurIPS 发论文，也能把模型部署到生产环境；既能设计算法，也能做出原型，甚至实现 PMF 我们相信真实的连接的力量。这就是为什么我们要办沙龙、读论文、组织聚会——因为我们相信，一次放松的交流，可能就能催生一个研究项目、一个产品原型，甚至一家创业公司 🤝 感谢各位小伙伴的参与和支持 这次 meetup再次证明了：社区不只是一个空间，而是一种连接的方式。 感谢 SPC 的朋友们——无论是各位核心成员、创业伙伴和社区好友，他们带来了硅谷的创业精神和全球化的视野。 当然,最要感谢的,是每一位到场的Research AI+社区成员。是你们的参与和分享，让这个夜晚如此inspiring。🙌 👉 如果那晚我们没来得及深聊，欢迎在 LinkedIn/X 上加我——或者 dd 我～ 👉 如果你对研究 × 工程 × 产业/创业的交叉感兴趣，或者好奇我们未来的线上线下聚会，随时欢迎联系。 这只是开始。更多这样的全球对话，正在路上 🚀 无法用一篇文章捕捉所有的能量和火花，但照片会说话。（请大家移步👇🔗查看 现场 vibe～～～） by Xinran Research AI+ 发起人
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最近在写公众号文章，排版真是太花时间了🆘，于是做了一个Markdown 转微信公众号排版工具，已开源，也有在线版本。走过路过的朋友们欢迎使用，star，提PR！🥰
点击即用：lizabethli.github.io
项目地址：github.com
目前支持：
* 自定义主题色； * 三种排版模板（后续也许会不定期扩展新模板集，也欢迎你contribute ）； * 一键复制、直接粘贴进公众号即是排版好的文章。
现在我的所有文章排版都靠它完成，也会持续维护更新。
如果你是 科技从业者，对 Markdown 一定不陌生，你只需专注写内容，排版交给它就好。
如果你是 非科技从业者，但对 AI 感兴趣，也非常推荐试试看。一方面，它能帮你轻松完成公众号排版；另一方面，它的输入语言就是 Markdown ——当下最 “AI-friendly” 的语法之一，用好它也是在和 AI 高效沟通的起点。😝
详情看下文～
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如果你是 科技从业者，对 Markdown 一定不陌生，你只需专注写内容，排版交给它就好。
如果你是 非科技从业者，但对 AI 感兴趣，也非常推荐试试看。一方面，它能帮你轻松完成公众号排版；另一方面，它的输入语言就是 Markdown ——当下最 “AI-friendly” 的语法之一，用好它也是在和 AI 高效沟通的起点。😝
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https://mp.weixin.qq.com/s/N8CnuC1uIHRmEkdi1CWRAA
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这次 meetup 真的是“闪电局”，前一天才和South Park Commons的朋友们联系上，第二天晚上就热乎乎见面！感谢小伙伴们的热情和到场，让这场临时的相聚充满火花❤️
Monica_Wang: 中美印AI Startup碰撞💥太多有趣的项目！有趣的年轻人！多么美好的时代！感谢Research AI+组织这么棒的活动@Xinran.Z @Liz_Li
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上一篇文章发出后，有读者在后台问我：怎么看待传统搜索广告和 AI 搜索广告？我想从算法和技术视角聊聊：短期内，SEO 依然是流量的基本盘，而 GEO 更像是锦上添花。文章最后我还抛了一个小脑洞，欢迎大家一起开脑洞、留言关注交流🤓
https://mp.weixin.qq.com/s/WepAhru9CuyqeQHUkkoxxg
2 00
上周我写到 AI 如何重塑前端开发，当时一笔带过了Chrome 的 Privacy Sandbox。
这几天突然想起，去年和某广告巨头公司的朋友闲聊时，他说过一句：“Google 禁用第三方 Cookie，动摇了他们一大块广告收入。” 当时没太在意，但这次在 Google I/O 现场听到 Sandbox、Topics API、Attribution Reporting 的介绍，才恍然大悟——原来那句话背后，还有这么大的一盘大棋以及很多有意思的事情😜
于是写下这篇文章，想和你一起看看：第三方 Cookie 在我们没注意到的角落里，究竟扮演了什么角色？它们又将走向怎样的归宿？欢迎留言关注交流😃
这几天突然想起，去年和某广告巨头公司的朋友闲聊时，他说过一句：“Google 禁用第三方 Cookie，动摇了他们一大块广告收入。” 当时没太在意，但这次在 Google I/O 现场听到 Sandbox、Topics API、Attribution Reporting 的介绍，才恍然大悟——原来那句话背后，还有这么大的一盘大棋以及很多有意思的事情😜
于是写下这篇文章，想和你一起看看：第三方 Cookie 在我们没注意到的角落里，究竟扮演了什么角色？它们又将走向怎样的归宿？欢迎留言关注交流😃
https://mp.weixin.qq.com/s/RKn717bkFpA3NLI5Eeyi3w
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👇🏻迟到的Google I/O China的见闻《从工具到搭档：AI如何重塑前端开发？我在 Google I/O 的第一视角观察》。上周和来自全球的谷歌开发者们面对面交流，真是特别过瘾的一次体验，也收获好大！😝
https://mp.weixin.qq.com/s/OqKV0FyJk8Y7WGvaRzZWWg
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趁着这次 WAIC 2025，我在我们Research AI+发起的『研究者派对之夏』host了一场关于强化学习的圆桌讨论，也借机把 RL 的技术演进脉络从头到尾好好梳理了一遍，温故知新！文末我还附上了这次圆桌讨论RL圆桌我精心给大家准备的话题😝。走过路过不要错过，欢迎关注评论交流😜ོ
机器如何学会做决定？一次沿着 RL 演进脉络的深度散步（可能是全网最全的 RL 梳理）
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最近带一个实习生，给了他一个不算复杂的小项目，前后端加点部署。我本来很开心，觉得他能趁这个机会，把一个完整的项目从 0 跑通，对工程能力是很好的锻炼。
他是学计算机的，我知道学校里更多教的是理论，真正实战的经验还是要靠项目来补。也正是因为这样，我更希望他能通过这个任务，真正学点东西。
结果他一上来就直接让llm 写代码，demo 很快跑出来了，界面看着也“像那么回事”。但一看细节，全是 bug，还有很多edge cases 完全不考虑。我问他为什么逻辑这么设计，他也很直白：“我也不清楚，是 llm 写的。”
我当时有点沉默，说不出是失望还是担心。最后我只能帮他从头把代码一行行捋一遍，才勉强交付。还好项目够小，重写不算太难。
我不是反对用 AI 写代码，相反我自己也在用。但我一直相信：工具是辅助，不是替代；理解是根本，而不是跳过。
LLM 可以提高效率，但它不能替我们成长。如果一上来就把整个逻辑交给模型，最后连自己写了什么都搞不懂，那我们永远都不会是那个能独立完成项目的人。
我不是在批评这个实习生——他是个聪明的同学。我只是突然意识到，也许我们正身处一个危险的习惯转折点：
年轻工程师太早依赖模型，而不愿花时间理解代码背后的结构与逻辑。这，真的很危险。
总结一下思考吧，也算是共勉，毕竟现在技术更新很快，每个人在某些地方都会是新手：
· AI 的强大不应该成为“偷懒”的理由，而是应该成为我们加深思考的辅助；
· Vibe coding 也要看修改了什么代码，如果是不熟悉的语言，也要尝试去理解，让模型解释，久而久之就能理解了
· 成长一定是“痛感 +打磨”的结合，模型不能替代这两个部分。
他是学计算机的，我知道学校里更多教的是理论，真正实战的经验还是要靠项目来补。也正是因为这样，我更希望他能通过这个任务，真正学点东西。
结果他一上来就直接让llm 写代码，demo 很快跑出来了，界面看着也“像那么回事”。但一看细节，全是 bug，还有很多edge cases 完全不考虑。我问他为什么逻辑这么设计，他也很直白：“我也不清楚，是 llm 写的。”
我当时有点沉默，说不出是失望还是担心。最后我只能帮他从头把代码一行行捋一遍，才勉强交付。还好项目够小，重写不算太难。
我不是反对用 AI 写代码，相反我自己也在用。但我一直相信：工具是辅助，不是替代；理解是根本，而不是跳过。
LLM 可以提高效率，但它不能替我们成长。如果一上来就把整个逻辑交给模型，最后连自己写了什么都搞不懂，那我们永远都不会是那个能独立完成项目的人。
我不是在批评这个实习生——他是个聪明的同学。我只是突然意识到，也许我们正身处一个危险的习惯转折点：
年轻工程师太早依赖模型，而不愿花时间理解代码背后的结构与逻辑。这，真的很危险。
总结一下思考吧，也算是共勉，毕竟现在技术更新很快，每个人在某些地方都会是新手：
· AI 的强大不应该成为“偷懒”的理由，而是应该成为我们加深思考的辅助；
· Vibe coding 也要看修改了什么代码，如果是不熟悉的语言，也要尝试去理解，让模型解释，久而久之就能理解了
· 成长一定是“痛感 +打磨”的结合，模型不能替代这两个部分。
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