● AGI 项目研究中
李紫圣
寻找 AGI 下一块拼图
AI 研究工程与创意智能体开发者
本地部署大模型 · 多智能体系统 · 评审校准 · 多模态生成
22 年产业经验 + 3 年 AI 硬核实践
当前水位
71.2 → 95
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AI 研究工程与创意智能体开发者
本地部署大模型 · 多智能体系统 · 评审校准 · 多模态生成
22 年产业经验 + 3 年 AI 硬核实践
我们与 AGI 的距离，也许不只是 scaling。
我确信：缺失的那块拼图，藏在「持续学习」的闭环里。 —— 李紫圣 · 研究立场声明
过去一年，我在自己搭建的研究智能体系统里反复观察到同一件事：当「生成—评审」闭环在单一评审分布内迭代，分数会上涨，而真实质量停滞——上下文内奖励黑客（ICRH）不是个别 bug，而是优化任何压缩代理指标的结构性结局。
这促使我把研究重心放在三件与 scaling 正交的事情上：让系统拥有面向真实读者反馈的传感器、让评审被校准到人类金标准、让模型在持续学习机制下自进化而非原地研磨。
资深制片人与内容业务负责人，21年跨影视、短剧、新媒体电商经验。擅长从0到1构建内容产品体系并驱动商业增长。管理过千余人团队。
2024 掌握本地部署与训练 → 2025 多模态开发训练 → 2026 研究智能体系统。无外部导师，无现成课程。
持续跟踪前沿实验室与最新论文，凡引用必落到自己系统里做对照实验。不接受「分数上涨」作为进步的证据。
支撑 WQCS 升级文件的每一项裁决。习惯于把直觉判断写成可证伪的裁决，再用实验去推翻或确认。
不是报班式学习，而是「部署 → 训练 → 多模态 → 研究系统」的逐级自我加压——每一级都留下可验证的产物。
本地部署大模型驱动的研究智能体系统——写审分离、多评审陪审团、传感器闭环
让 AI 写出「读者心跳」而非「汇报体」
当前生产水位 71.2，天花板 72——而我的工作，是论证并设计如何把它推上 95。
传感器饱和（设计内）＋ 执行机构内容规划负载过重（主因，此前未被识别）＋ 闭环上下文内奖励黑客 ICRH（此前未被识别）。解法不是更用力地重写，而是卸载规划负载、加装异质传感器。
瓶颈识别 ✓保真 9.0 / 共振 4.63 的裂口是架构性传达阻断：整体式评审对张力/共振类信号结构性失明（它会把 LLM 作品排在《纽约客》专业小说之上），且闭环误差向量里根本没有「共振」分量——不可测即不可控。
κ 一致性目标 ✓系统内各评分曲线各自优化代理指标、互不共线。可操作定义：每条曲线都对同一人类标注金标准达到 Cohen's κ ≥ 0.60——共线是校准问题，不是 prompt 问题。
外部金标准锚定 ✓每一条杠杆都对应一个被识别的机理，而非「磨高某个分数」——推进品质，而不是磨高单分。
把单章生成从「写→审→改」重构为「钉→写→核」：Pass 0 规划模型产出场景节拍表，Pass 1 每次只写一场景、只喂末尾 100 字防漂移，Pass 2 纯代码核对配额，Pass 3 合流润色。核心洞察：瓶颈在「编什么」而非「怎么写」。
三通道测量协议：R1 叙事预测张力探针（位置级）；R2 合成读者评审团（50 个画像 persona 随机抽 12）；R3 情绪曲线合规检测（纯程序化，零成本）。配套五条防奖励黑客硬约束。
分层抽样 → 人类盲标 → 逐维 Cohen's κ → 锚点注入 → 版本化；冻结评审器，用金标准训练轻量 GLM 把原始分映射到人类尺度。可行性裁决诚实：95 定义为「人机共写终稿水位」。
生成—评审闭环在同一评审分布内迭代，评审分数持续上涨而人类金标准衡量的真实质量停滞甚至下降。
→ 我的对应：五条防黑客硬约束——生成器永远看不到评审 persona 配置与历史反应。
rubric 整体评审把 LLM 作品排在《纽约客》专业小说之上；改用位置级测量后排序被正确反转。
→ 我的对应：R1 位置级张力探针，在章节 5 个截点测试后续走向的可预测性。
以真实画像扎根的 persona，对个体反应的复现精度可接近本人两周后重测的一致性。
→ 我的对应：R2 合成读者评审团——50 个从平台读者生态蒸馏的画像 persona。
低详情提示下 LLM 写作质量中位仅 4.8–6.6/10（获奖作家 8.9）；提供详细内容后最强模型升至约 7.0。
→ 我的对应：SPG-3 骨架钉死——把内容规划从执行机构卸载到前馈层（预期 +6~10 分）。
从影视制片到 AI 研究系统，从品牌数字资产到短剧矩阵——每一段经历都在验证同一个信念：技术必须回到真实业务现场。
参与投资拍摄制作 100+ 部电影，包括《西游记之大圣归来》《哪吒》《姜子牙》《白蛇缘起》等现象级作品。一周为电影融资 5 亿现金。
从剧本评估、人才选拔、成本管控到发行变现的全流程管控。同时 10 部短剧开拍，为某品牌 100 万项目节约 30 万。全国最低品质可控的短剧拍摄制片能力。
腾讯主导投资的碳云智能核心项目。基于个人运动基因数据的 AI 运动辅助处理引擎，结合人工智能算法和营养摄取视觉分析模型，取得良好社会和客户反响。
提出需求数字化、传播数字化、互动生活化、价值货币化的「四化体系」。通过品牌定制桌游赛事体系、品牌短剧共创平台、品牌矩阵账号服务系统构建闭环生态系统。
管理 1000+ 电商运营团队实现上百亿销售额。打造 TST 张婷个人 IP 千万粉丝号，明星矩阵百万号 20+。短视频线上教育课程 2.7 亿业绩。
本地部署大模型驱动的多智能体研究系统。44+ 篇前沿研究证据支撑每一项裁决。从模型部署到自进化系统研究的连续爬坡，无中断。
从产业经验到 AI 硬核能力的完整覆盖——不只是会用工具，而是能造系统。
从片场到研讨会，从短剧制作到品牌数字资产实践——真实的现场，胜过千言万语。点击任意图片可放大查看。
片场工作记录 —— 从镜头前到代码前的同一个人
二十余年产业经验沉淀为可复用的体系——短剧制片有发行通路，品牌升级有数字资产路径。
深耕短剧行业多年，以卓越的资源整合与平台运作能力著称。与导演倪晨轩、合伙人李静芳组成「黄金三角」创作团队，是多部市场反响热烈短剧背后的核心制片人。
不是多会几个工具，是把经验、知识与流程变成企业可调用、可复制、可增值的数字资产。您的经验、故事、洞察——就是未来最值钱的「硬通货」。
