Warning：这是一个矫情的、敏感的双鱼男的自述，带有强烈的个人主观情感偏见。
TL;DR
小时候，我常说：“我想做这个，我想做那个。”，长大了，我却常说：“我不能做这个，我不能做那个。”
细想这些所谓的"不能"，其实并非真的不能，而是被现实的种种条件所束缚，失去了选择的自由。
但是，当生存不再是困扰，那我便有了选择的自由。 我选择不再将多余的精力用来追求更富足的物质生活，而是去探索人生的旷野，去寻找那条属于我的路，通向那扇独属于我的窄门。
这条路或许荆棘遍布，或许人迹罕至，但我深信，穿越艰难后的风景，必将美不胜收。
一个人应该能够换尿布，策划战争，杀猪，开船，设计房子，写十四行诗，结算账户，砌墙，接脱臼的骨头，安慰濒死的人，服从命令，发布命令，携手合作，独立行动，解数学方程，分析新问题，铲粪，电脑编程，做出可口的饭，善打架，勇敢地死去。只有昆虫才专业化。
序言
转眼间又到年末，像往常一样，不自觉地开始回顾这一年。划着手机相册，从一月滑到十二月，一直翻到昨天，点点滴滴的记忆涌上心头。
对我而言，这是一个格外特别的年份，或许是我人生中最重要的一年。不仅因为告别了学生时代，正式踏入社会成为了一名"社畜"，更重要的是，我似乎找到了自己真正向往的人生方向 —— 一条可能很多人觉得“叛逆”的"理想主义"之路。
曾经，我也在东亚传统教育观念的熏陶下茁壮成长，在世俗定义的人生重要节点上，循规蹈矩地取得着中规中矩的成绩。 这条路并非全然不好，毕竟我现在拥有的一切都源于此。然而，这终究不是我内心真正渴望的人生。
感谢过去的轨迹赋予我探索更广阔天地的勇气与底气，但现在，是时候该去探索更多的可能性了。
个人述职
前面说了许多感慨，却似乎还未能很好地概括这一年的经历。我也借着这一年学到的汇报能力，来做一个简短的个人述职吧。
生活
“生活是大事，好好生活更是大事中的大事。”
如何好好生活？我认为这个问题对每个人来说答案都不尽相同，因为每个人的喜好与追求都是独特的。因此，“好好生活"的本质，是要深入了解自己，明确自己的喜好与追求。
今年，我一直在思考这个问题，也渐渐找到了一些答案。
我喜欢人与人之间的交流
人是非常有趣的生物。每个人都因其独特的成长环境和性格特征，形成了观察和理解世界的独特视角。
每个人都是独一无二的，但同时也都是有限且片面的。 就像罗翔老师说的：“人要接受自己的有限性，人的逻辑、理性、阅读都是有限的，整个人就是在偏见之中。人这一生就是在走出偏见。”
正因如此，我喜欢人，我喜欢与人交流。 无论是就同一问题展开不同思维的碰撞，还是倾听他人的经历与想法，这些交流都让我得以逐渐完善认知，突破局限，走出固有的偏见，变的更加立体。
在有限的人生中，我们难以亲身经历所有故事，走遍世界每个角落。而与人交流，聆听他人的故事与见解，似乎是一条捷径。
我喜欢亲身体验的真实感受
高中时，我的历史地理成绩一直很差，几乎没有及格过。 曾经以为是讨厌这两门学科，但随着今年走访了更多地方，我才明白：我只是对书本上的文字知识不够敏感，我需要通过亲身体验才能真正理解。
当我漫步在大理，穿行于苍山之间，环绕在洱海之畔，感受着徐徐微风，欣赏着遍地繁花，我才真正体会到"下关风，上关花，下关风吹上关花；苍山雪，洱海月，洱海月照苍山雪"这首诗词的意境。
当我踏上香格里拉的土地，“香格里拉，神转生的地方。梅里雪山，有常无常，花只为情放；纳帕海，渔火煮星辰，一铜壶康巴人春秋"这些诗句便自然而然地在脑海中浮现。
比起书本上平淡的文字，我更热爱真实的触感，热爱亲眼所见的色彩，热爱亲身感受的风景。
学习&工作
“学习和思考，是一辈子的事。”
顺利毕业
我毕业啦～
说来感慨，两年半的研究生生涯碰上了未曾有过的疫情，我在学校的时间似乎都不满一年，剩余的时光，也都在为即将踏入社会做着各种准备，似乎早就没有了学生的感觉。
这一路走来，既有险峻的高峰需要攀登，也有令人心旷神怡的美景；曾经迷茫困惑，也曾坚定前行。虽然路途漫长，但还好，还好走到了。
社畜感受
毕业入职后，我正式开启了双月OKR的社畜生涯，研究方向也从"机器翻译"转到了"AI搜索"这个新战场。
我目前主要负责"QP"和"Agent"两个模块。这是个很有趣的搭配：QP属于传统的自然语言处理任务，而Agent则是当下炙手可热的大模型方向。
说实话，我最初认为QP没什么技术含量，是个食之无味的鸡肋。但随着深入研究，我逐渐发现了它独特的魅力。
QP的核心挑战并非技术的复杂度，而是如何准确定义任务，特别是合理构建标签体系。 这要求我们必须对搜索引擎有深刻理解，对用户查询行为有透彻认知，同时对业务场景有明确定位。 这个过程也让我意识到一个问题：在现有科研体系下，我们往往擅长解决已知问题，却缺乏定义问题的能力。
经过多轮实验迭代，我们最终找到了一个较为理想的标签体系。用户行为数据也证实，经过当前QP分发后，我们后续链路生产的答案确实很好地满足用户需求。
说完QP，再说说Agent。
不得不承认这确实是一个令人着迷的研究方向，它很可能就是通向AGI的关键钥匙。
理想中的Agent能够通过与环境的持续交互，实现自主学习、思考、推理并使用工具，这与人类解决问题的过程非常相似。 当然，我们也必须保持清醒：目前的技术水平与这个宏伟目标还存在较大差距。 但这并不妨碍我们在特定领域不断突破和创新。
今年，我的研究重点主要集中在"Search Agent"方向。与当前动辄使用数百种工具的Agent不同，Search Agent仅依赖搜索这一个核心工具。它通过模拟人类的搜索行为，将复杂问题分解为多个子问题，通过逐步细化和探索来理解用户搜索意图，最终帮助用户找到精准答案。目前，我们的Search Agent已经成功接入实际业务，有效缓解了无供给问题。
此外，我们在"Long-Context"领域也取得了一些成果。这里再次恭喜美智的两篇相关论文被COLING收录，都是非常扎实的研究工作，也欢迎大家Follow和讨论～
- ZigZagKV: Dynamic KV Cache Compression for Long-context Modeling based on Layer Uncertainty
- Understanding the RoPE Extensions of Long-Context LLMs: An Attention Perspective
招聘广告：诚招实习生小伙伴，如果你对Long-Context、Agent感兴趣，欢迎加入我们，一起去探索通向AGI的道路。
感谢
最后，感谢读到这里的朋友，感谢这一路走来遇到的每一个人。尤其要感谢我最重要的人生赞助商——我的父母，给予了我追梦的勇气和底气；感谢大🌟老师，让我成为现在的我；感谢蔡老师，明明是一只小蝴蝶，却一直给予我最大的精神支持；感谢浩然，卷的我不得不一直进步（开玩笑的）；感谢西凯，全世界最好的mentor，真正的如授人以渔。