Hi~你好！我是 Xinran，欢迎来到我的个人说明书～ 这里是 Tongji 和 Cornell校友一枚，目前常驻上海。本人属性：“热爱折腾” ٩(ˊᗜˋ )œ 。对未知的天生好奇和对新挑战的跃跃欲试，就是我生活的驱动力。

秉承着这股劲，architectue毕业之后我先去了全球顶级建筑公司的旧金山办公室“搬砖”。身处硅谷，浓厚的科技氛围和创新浪潮，让我开始认真思考设计与技术的更多可能性。于是，在当地同学和校友的启发下，我开始转向Product Design和HCI领域，期待有朝一日能用技术改变设计、甚至是创造的范式。

回到上海办公室后，继续负责了几个有分量和社会意义的城市设计项目（张江科学之门 & 城隍庙老城厢城市更新的主创设计就是我٩(•̤̀ᵕ•̤́๑)ᵒᵏᵎᵎᵎᵎ）。后来一次与director的对谈中，他所坚信的“以后人工智能就算来了，也不会改变建筑设计的方法，大家还是会用老办法来做设计”促使了我最终的转型。乘着国内B端产品“火热的”东风，我顺势“跑路”去当了B端产品设计师👩‍🎨

时间快进到22年底，那时 ChatGPT还没有出圈，B端AI产品怎么玩就更加扑朔迷离，但这种“广阔天地大有可为”的情景早就吸引了我的关注。随后一个机会出现-—-和硅谷的朋友远程组队，帮一个当地某大厂出来的 AI新秀团队，从0到1搭建产品逻辑和交互框架。就这样我一头扎进了AI产品设计和交互的世界。👀 BTW，这个团队后来还登上了Wing的Enterprise Tech 30 List，也算是一份迟来的惊喜。

此后，为了更深入地理解和实践AI产品的打造，我开启了AI产品经理+设计+前端开发（偶尔客串）的“全栈”打怪升级模式，带了个独立小分队，主攻帮研究机构和初创团队从0到1落地有价值的AI/SaaS产品。

🥳🥳🥳从 24 年底开始，“爱折腾”的故事有了新篇章：我开始了创业项目！从运营独立Studio 到创业，是一个很大的转变，创业小学生正边打怪边升级 ing，自己也在转变成为 Design 出身的 PM 同时学习做 Engineer(ง•̀_•́)ง

目前正在做的事：

1. 用心建设研究者社区。
作为半个HCI研究者（研究辅助实践居多），我发起了非营利研究者社区Research AI+，这里已经汇集了一群来自 Global 的AI 及 AI 4 Science/Engineering 的青年研究者们。我们在尝试帮助 Researcher 们打破地域和学科壁垒、希望能够碰撞出Industry 和 Academia 的合作火花。最近我们正和长三角的其他机构/社区密集联动搞分享和交流活动（比如沙龙或者读论文这种 Researcher 专属活动），基本每个月都有好玩的活动(＾-＾)📚欢迎在首页找找，也欢迎看我 Yellow page 里面的两个链接来找到社区入口～

2. 孵化 Researcher for Researcher的产品。
社区里还有一票超有创造力的独立开发者小伙伴，热衷于开发AI for Researcher 的产品（感谢 Vibe Coding 赋能超级个体(๑˃̵ᴗ˂̵)让设计师和算法后端同学也有机会launch 产品）。目前正在孵化专属于NextGen Researcher 的职业社交产品，欢迎大家关注我们！

🔑🔑🔑除了跟小伙伴建设社区、开发产品，个人日常也一直“在折腾”，保持“在路上”的感觉：

📚撰写Heuristics for AI Product Design（AI 产品的启发式设计方法）专栏：
即刻中文版地址： m.okjike.com

📬跟前鹅厂算法@Liz的AI冰美式 一起做了一个 free 的Substack newsletter，包含Heuristics for AI Product Design 专栏全部内容，还包含 Liz 主笔的一些硬核的技术文章。open.substack.com

📻正在筹划制作一款面向Researcher 的播客，欢迎各位即友来分享研究方向和研究趣事～

👩‍💻正在构建 Figma+V0+Cursor 的设计前端一条龙 workflow（根据Figma 的更新，也许以后就是 Figma Make+Cursor+Vercel/Replit）

📌沉淀基于 Nextjs+tailwindcss+shadcn 的 SaaS 产品组件库，让之前的咨询服务能持续发挥价值，帮助中小团队快速 launch 产品。

🧬研究 workflow 与 agent 的产品结合点，目前在玩 n8n

💡💡💡专业之外的隐藏身份
一个不热爱生活的设计师，不会是一个好的产品人，因此我：

🌿是一位户外爱好者但人菜瘾大，速徒、桨板、溯溪、露营还请叫着我～

☕️吃货本货，爱吃也爱做，热爱全球美食和咖啡探店，对自己的手冲咖啡水平有些小自信😎；

🌆建筑的老本行变成了纯爱好，日常溜达 City Walk/Bike/Hike 探索城市秘境；

🪄业余热爱创作文字，已写过武侠/科幻小说超过 25w字；

🐱兼职铲屎官，家有恶猫又皮又黏人；

🫴打了很多年咏春拳总算要学到木人桩了！

多元的身份让我的生活永远不止一个“锚点”，也是我多年专业上持续“折腾”探索的心灵保障和精神源泉😜😜欢迎各位同好们(⁎⁍̴̛ᴗ⁍̴̛⁎)各种约约约！

附图是大学时候去丽水写生的画作，许愿有一天能恢复画画的功力 finger cross～

5月15日晚上，Research AI+社区的小伙伴跟5Y社区的朋友们围绕世界模型 World Model 做了一场小范围闭门讨论。原文太长了，分成了上下篇。

这场讨论最有意思的地方，并不只是大家谈到了哪些技术路线，而是参与者本身来自非常不同的背景：有人长期做具身智能和机器人操作，有人来自自动驾驶和硬科技工程现场，有人关注视觉表征、三维生成、多模态、Agent、AI Infra，也有人在做生成式世界模型评测和早期技术投资。

这使得讨论天然带有多重视角。很多时候，大家对 World Model 的判断并不是从同一个问题出发的：做机器人操作的人会关心 action 和真实世界反馈，做自动驾驶的人会关心长尾数据和部署，做评测的人会关心 benchmark 是否真的测到了物理一致性，做 Infra 和产业工程的人则会更敏感于系统、延迟和落地成本。

也正因为如此，我在整理这份实录时，专门保留了每位发言人的研究领域，并尽可能完整地复现讨论现场的结构、语气和观点流动。希望大家在阅读实录的时候，仍然能看到：一个观点并不是凭空出现的，它往往和发言人的研究方向、产业位置、问题意识和专业经历密切相关。

World Model 仍处在非常早期的讨论阶段，很多问题目前都没有标准答案。这里面的很多判断也未必有绝对对错，更多是不同路径、不同约束、不同应用场景之间的碰撞。

因此，这份实录更像是一组来自现场的分歧样本的整理和呈现。阅读时，大家可以带着发言人的 background 去看：谁在说，为什么他会这样说，以及这个判断背后隐含的是哪一种应用场景和技术路线。大家食用愉快。

“回到开头那位 Marketing 朋友。她的困境是很多人的缩影：AI 让"写代码"的门槛下降了，但"做验证"的门槛还在那儿。

我想这是工程师在 AI 时代新的定位之一。

AI 时代的软件工程不会因为自然语言编程而消失。相反，它会变得更重要。当写代码的成本下降后，真正稀缺的东西变成：如何定义正确性、如何维护上下文、如何验证变化、如何让系统在高速迭代中不退化。

AI coding 的核心能力不是"会不会让 AI 写代码"。而是：你能不能为 AI 构建一个足够好的 Harness。 没有 Harness，AI 只是一个很快的代码生成器。有了 Harness，AI 才可能成为一个可以长期协作的工程伙伴。

对于她的困境，答案正是我们那天聊的：用 AI 快速做 Demo 形成最小闭环、和工程师对齐需求，Demo 之后的系统架构设计、健壮实现、验证体系搭建，交给工程师。”

深有共鸣！

5月15日，Researcher AI+联合China Tech Fellowship、XNode、张江科投、上海浦东国际人才发展中心、Business Club Shanghai、Epochcross共同发起中欧人工智能创新交流活动。活动邀请了一批来自欧洲前沿科技企业的创始人和生态伙伴走进张江，与本土的科技力量直接对话。

他们中既有前AWS技术骨干，也有慕尼黑工业大学、斯坦福大学、圣加仑大学的校友；有人曾在世界500强企业担任管理职位，也有人连续创业、多次完成从0到1的跨越。他们的共同特征是：不仅拥有技术背景，更经历过技术产品化、企业规模化、产业国际化的完整周期。这意味着，他们带来的不只是“AI能做什么”的技术叙事，更是“AI如何在科学、制造、企业服务等领域真正产生商业价值”的实战洞察。欢迎大家关注和报名～

0514 在上海的Agent x 多模态活动还有小伙伴不知道的吗|･ω･｀)来活动现场跟 Minimax 的多模态技术专家、Agent 视觉方向研究员以及各位 Founder 一起来畅想，如果 Agent 拥有了“五感”，会发生什么变化？🫣🫣

田渊栋在近日 ICLR 的 Recursive Self Improvement workshop 上做了Talk（slides 🔗我放在 plq 了，大家自取）

通过复盘上一代 AI 的进化史，为大模型时代的「递归自我提升」（Recursive Self-Improvement，简称 RSI）绘制了一份系统性研究与工程蓝图： 如果我们真的想构建一个能够持续改进自己的 AI 系统，它需要的不只是更大的模型，而是一整套围绕数据生成、长期记忆、搜索 harness、训练和评估成本展开的系统工程。

过了年之后 AI for Science 忽然爆火，社区这个方向的小伙伴也收到更多关注，也有很多外面的同学想要来了解这个领域现在的发展情况，正好最近社区同学做了一个开源项目，希望为 AI for Science 社区构建一份可持续、可协作的知识基础设施。
大家可以借此在 Foundation Model 层面做个了解：
Awesome Science Foundation Models：横跨生命科学、医药、化学、材料、物理等九大学科、收录919个基础模型，按「领域→子方向→任务类型」三级组织。

跟大家分享一篇我和@Liz的AI冰美式 一起写的文章～最近几天YC总裁Garry Tan 在 X 上发表了一篇技术爆文“Thin harness, Fat skills”，引发了社区对于 Harness 架构的辩论，三大流派激烈交锋。在技术争论的背后是另一个重要议题：在模型迭代升级的洪流中，AI成为生产力核心，人的价值还剩下什么，当 Sovereignty（主权）成为长期的护城河的时候，我们又该如何守护它？

Research AI+社区的Top AI Research 双周刊重启啦！带你盘点半月以来最值得关注的论文和技术博客～

本期双周报（3 月 30 日至 4 月 12 日）共涵盖 6 个核心主题、31 篇重点Research（包含论文、技术 Blog 等）。

本期相关论文涵盖：Neural Computers · 自组织Agent · Agent记忆 · 多智能体协作 · Harness优化 · 推理效率 · 上下文压缩 · Test-Time Scaling · Agent训练环境 · Computer-Use Agent · 安全对齐 · 情感表征 · 基准评测 · 视觉3D重建 · 多模态生成等。

你发Agent 支付的文章，可太有说服力了（手动狗头）

最近毕业季来临，和很多 phd 朋友/要读 phd 的朋友聊到学术/产业/创业的职业选择，真的赶到了 AI 对一代人命运的影响。

这位即将要去某顶级研究机构读 phd 的朋友说，现在的大厂已经开始用 AI Agent 来替代人力，但另一边，很多学生还在学着过时的课程，为了求职刷着传统的算法题。这种现实的割裂感，让他开始思考，是继续在大厂体系里做一颗螺丝钉，还是出来创业，把积累变成自己的生产力。即将在象牙塔里读博的他，也对未来的路感到迷茫。

然后他说在我们的社区里其实能够观察到更多人生样本，甚至有机会尝试更多以前从来没有想过的路线，比如从学术象牙塔出来进入Industry、比如去创业建立自己的“事业”，而不是做一份可能很快被 AI 淘汰的“工作”。这些都让他更多地在思考着以后的职业和人生。

一直以来做社区工作，模模糊糊觉得社区是有一些“教育”属性的，但听到这些话的时候，忽然醍醐灌顶了社区跟学校的同与不同。不是自上而下的教化，更多是 peers 之间的感染和涌现，是一种更野生但有力量的东西，也许可以称之为 cultivation。

以前在大学里当过新生班主任，快毕业的时候带刚入门的新生，一直都觉得帮助别人成长是件特别有意义的事，后来更幻想留校任教。虽然时移世易，昔日愿望未成，但兜兜转转，我好像以另一种方式继续着以前的梦。