EN

朱孝文 David

我本科毕业于上海纽约大学数据科学专业(人工智能方向),目前在哥伦比亚大学读商业分析硕士。

我对 AI 产品和这个领域本身非常感兴趣,希望成为一名 AI Agent Builder 或 AI 产品经理。比起按既定需求执行,我更想去定义产品——从 0 到 1 地把业务真实的需求做出来、真正解决掉。

我理解的产品核心职责,是连接业务与研发。业务方常常没办法准确描述自己的需求和痛点,只能给一个模糊的方向;而哪些环节适合交给模型、模型能力的上限在哪、产出到什么标准才算合格、怎么推动它真正上线跑起来——这些都得由产品去拆解和推动。这也是我认为自己最有价值的切入点,过去两年投入最多的,就是把模糊的痛点逐层拆开,收敛成一条模型能稳定执行的路径,再用评测体系去验证这条路走得对不对。

AI 还在快速演进,半年前的共识今天可能已经被推翻,未来会变成什么样没人知道。我是个挺有极客精神的人,愿意一直在这个方向上探索下去。

南孚电池 · 2026.2 – 2026.6

AIGC 营销图内容工厂

大幅压缩营销图的生产时间,让业务团队稳定产出可直接投放的商用素材。

  • 约 70% 素材生产由 Agent 承担
  • 5 维 自动质检维度
  • 2 套 品牌规则集与渠道 rubric
  • LangChain
  • Multi-Agent
  • 多模态质检
  • Prompt Engineering
  • Docker / 腾讯云
查看案例 →

AI 数字人研究项目 · 2025.5 – 2025.12

Avatar 形象能否提升用户对 AI 数字人的共情感知

以受控 A/B 测试检验 Avatar 形象对用户感知共情的真实影响,为对话式 AI 的形态投入提供实证依据。

  • A/B 测试 Avatar 与 Text 两组条件
  • 186 段真实人机对话
  • CHI 2026 BiAlign Workshop 录用
  • A/B 测试
  • Soul Machines 数字人
  • React
  • FastAPI / MongoDB
  • LLM-as-a-judge
  • Transformer 微调
查看案例 →

AI 产品

  • 需求拆解
  • 能力边界判断
  • 人机分工设计
  • 评测体系设计
  • PRD 撰写
  • 跨团队协作

大模型 & 智能体

  • LangChain
  • LangGraph
  • LangSmith
  • Multi-agent
  • RAG
  • ReAct
  • MCP
  • LLM-as-a-judge
  • Prompt Engineering

编程 & 数据 & 机器学习

  • Python
  • SQL
  • Bash
  • PyTorch
  • Hugging Face Transformers
  • scikit-learn
  • MongoDB
  • R
  • Stata
  • Git / GitHub

很希望认识同样对 AI 抱有热情的人,一起聊聊怎么把模型的能力真正做成产品、用进业务,以及这条路上值得折腾的那些技术。