廖溢俊

廖溢俊

18岁AI研究员,专注于LLM架构优化、强化学习、测试时扩展和CUDA计算优化。 在AAAI 2027受邀成为Program Committee Member、AAAI 2026担任Reviewer,积极参与前沿AI研究。

核心技术栈

最新动态 News

2026.06

受邀成为 AAAI 2027 程序委员会委员 (Program Committee Member)

受邀参与顶级 AI 会议审稿准备工作。

2025.12

ACL ARR 2026 (Jan Cycle) 投稿完成

提交论文《Overcoming State Inertia》,提出 DZ-TiDPO 框架解决长文本对话中的状态惯性问题。

2025.06

担任 AAAI 2026 审稿人 (Reviewer)

参与顶级 AI 会议审稿工作。

2025.04

Arc Prize 2025 竞赛

探索 LLM 在抽象推理任务中的能力边界。

精选论文 Preprint

Overcoming State Inertia: Minimally Invasive Temporal Alignment for Evolving Contexts

Yijun Liao (Independent Researcher)
ACL ARR 2026 Meta-OA:2.5 Alignment RLHF/DPO

We propose DZ-TiDPO, a framework that resolves state inertia in long-context LLMs by synergizing semantic-aware optimization with a structural temporal attention bias.

学术成就

🏆

AAAI 2027

受邀担任Program Committee成员

参与顶级AI会议评审工作

AAAI 2026

担任Reviewer

参与顶级AI会议评审工作

🎯

ARC Prize 2025

竞赛参与者

挑战抽象推理能力测试

📊

学术经历

AAAI 2026 OA:5

《DTTC: An Extended Framework for Dynamic Test Time Computing with Lightweight Mathematical Reasoning》

ARR January 2026 Meta-OA:2.5

《Overcoming State Inertia: Minimally Invasive Temporal Alignment for Evolving Contexts》

重点项目

YH

YingHub V3

稀疏混合专家语言模型

基于Triton实现Flash Attention,支持异构专家和动态Top-k路由的先进语言模型架构。

LLM MoE Triton
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RL

强化学习项目集

算法实现与优化

包含DQN、PPO、GRPO、TD3等主流强化学习算法和ICM、RENT、RaR、INTUITOR等前沿强化学习算法的完整实现,支持多种环境训练。

RL Meta-RL SSL-RL U-RL
查看项目 →
FA

Triton FlashAttention

CUDA计算优化

使用Triton重写Flash Attention内核,实现高效的注意力机制计算优化。

CUDA Triton Attention
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3073936251@qq.com
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