关于我

我是符永骥（Yongji Fu），目前在布里斯托大学攻读机器人工程硕士（2025.09 – 2026.10），导师为 Nathan F. Lepora 与 Guanqun Cao。本科毕业于重庆邮电大学信息管理与信息系统专业。

Goal

建立可以持续学习、自我迭代的机器人或 Agent 系统，让它们在与物理世界的持续交互中不断成长。

研究兴趣

大规模机器学习 · 面向机器人学习的世界模型 · 持续自进化 Agent · 通用移动操作（loco-manipulation）

实习经历

• 研究实习生，布里斯托机器人实验室（Bristol Robotics Laboratory），布里斯托大学，2025.09 – 至今。 在 Nathan F. Lepora 与 Guanqun Cao 指导下，参与可持续学习交互机器人与视觉—触觉潜空间世界模型等研究工作。

• 研究实习生，复旦大学工程与应用技术研究院，2025.07 – 至今。 仿人面部机器人逼真表情学习：从人脸参考信号到机器人执行器空间的重定向，以及在视觉逼真度 与硬件机械极限之间做折衷的学习控制器。

• 算法研究员，重庆机器人研究院，2023.08 – 2025.06。 主导完成三个面向产业的机器学习项目：

  • 法律大模型助手（与西南政法大学及北京朝行天下科技合作）：扩展 RoPE 处理长篇法律 文书、构建法律知识图谱 + RAG、工具调用 / 表单填写 Agent，并训练轻量意图 + 命名实体识别模型， 将自然语言问题改写为可推理的形式化逻辑符号。
  • 高危粉末炸药包装流水线封装质检系统（与陕西北方民爆集团合作）：检测—分割双任务网络、 缓冲 Cython 规则层、结构重参数化、TensorRT 部署；在客户生产环境连续稳定运行 30 天， 准确率 ≥ 99%，在 RTX 4060 上将推理速度从 4 FPS 提升至 15 FPS。
  • GNN 加速的 MILP 排产（工业电镀场景）：GNN 暖启动 + FENNEL 图划分 + 高置信度变量固定， 平均求解速度提升 10 倍以上。

• 研究员 / 科研助理，大数据智能计算重点实验室（重庆邮电大学），2023.09 – 2024.12。 负责智能网球评分系统与高校科研管理问答系统；受理 2 项发明专利；每年组织 40+ 学员的 AI/ML 培训。

竞赛获奖

• 字节跳动 AI 安全挑战赛 全球第 5 名（共 432 支队伍）。
• 第七届中国大学生计算机大赛 · 网络技术挑战赛 全国三等奖。
• 第十一届中国人工智能学会 · 数字媒体大赛 国家二等奖。

专业能力

• 语言与工具： Python、C++、Shell；Git、Weights & Biases；Markdown、LaTeX。
• 深度学习： PyTorch、TensorFlow、JAX。
• 部署： CUDA、TensorRT、Triton — 能独立完成深度学习项目从训练到部署的全流程。
• 系统： Linux 常用命令与 Shell 脚本编程。
• 英语： 托福 103；具备英文技术文档阅读与前沿论文复现能力。

联系方式

邮箱：yongji.fu7@gmail.com
GitHub：@yongjifu7