关于我
2026 – 2028 · 奥克兰
11 年级学生
2028 年毕业——修 IB Math AA HL 和 NCEA Level 1，明年计划考 AP 微积分和计算机科学——课余做 AI 产品。
竞赛
数学与建模
HiMCM 和 IMMC 区域赛荣誉奖，在竞赛时限内与队友合作完成建模论文。AIME 10/15，AMC 12 Honor Roll（前 5%），澳大利亚数学竞赛 High Distinction。
持续进行
AI 研究与开发
用 Claude、VS Code、Modal 读前沿模型论文、编写并基准测试 GPU kernel、微调和部署语言模型，并把 Web 应用做出来上线。
志愿
国际数学社区
在 Mustang Math Community 做技术与课程开发方面的志愿工作，贡献技术能力、创意思考和数学解题经验。
个人信息
- 姓名
- Richael
- 所在地
- 新西兰 奥克兰
- 方向
- AI 与 GPU 系统
- GitHub
- github.com/dh8116
正在学习
在读
Kimi K3 技术报告
逐节读到第 10 部分——过了 KDA 与注意力残差、Stable LatentMoE，进入后训练。第 11 部分讲怎么构建可信的奖励，正好接上下面那项研究。
在写
Triton GPU kernel
每周一个 kernel，每个都和 PyTorch 对比基准并公开数据。目前最好的结果：融合交叉熵在 vocab 131,072 下 15.90 ms，对比 PyTorch 的 24.03 ms（快 1.51 倍），峰值显存少 1.67 倍。
在研究
RLVR 验证器研究
带领五人团队写一篇论文，研究「持续出错的验证器何时会真正损害 GRPO 训练」——固定错误率和不对称性，扫描持续性。目标投稿 COLM / TMLR。
我的技能
TritonPyTorchPythonGPU 基准测试与性能分析LoRA 微调vLLMModal评测框架TypeScriptNode.jsExpressNext.jsReactSupabase 与 PostgresWeb Audio APIStripeGitGitHub ActionsPlaywright 端到端测试Web 安全加固 (CSP、XSS)
我的项目
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