Bonjour！我是 Mian（张勉），一名专注于端到端物理落地的 前沿部署工程师（FDE）/ AI 系统架构师。
退役军人出身，现任国资低空安防系统与精密制造工业软件技术顾问。市面上不缺纸上调参者，但我始终专注把模糊需求变成“真实可验收、能跑的生产级系统”。
💼 为什么看机会：
我拥有极强的高并发单兵突击能力，希望能结识正在死磕 AI 场景落地、具身智能、工业/出海或前沿 Agent 产品的优质团队或创始人。用特种兵式的工程闭环，帮团队快速攻克最脏、最硬的交付战场。
🛠 我能提供什么（硬核交付力）：
1. 端到端独立交付，无中间损耗：
已一人闭环交付 11 个真实数据驱动的 AI 系统 + 8 款商业化产品（涵盖工业排产、轴承振动诊断、叶轮 CAPP、多传感器融合低空安防、投研研判等），全部真实数据过检，统一终验“零空白、零报错”。
2. 用确定性规则兜底模型幻觉：
深谙 B 端落地的死穴。擅长把模糊诉求拆解为 Agent 角色/工具接口/状态机，用硬核确定性规则锁死边界与失败分支，做生产级系统，绝不做演示级玩具。
3. 顶会级研究转化深度：
以独立学者身份斩获 NeurIPS 2026 (AI for Science) 与 KDD 2026 (x2) 共 3 篇录用论文，主攻智能体评测基准与反脆弱可证伪审计，能把最新论文算法直接装进产品。
🧩 我想找什么类型的合作：
• 角色：FDE 前沿部署工程师 / AI 系统架构师 / 专项落地技术顾问
• 赛道：AI Agent 工业/企业落地、具身智能、低空安防、出海高壁垒工具
• 形式开放：全职核心岗位 / 专项技术顾问 / 按阶段可验收的交付物结算（里程碑制）
🔗 个人作品与研究站：mianzhang.org（代码、论文、可交互系统全部公开可验）
欢迎随时私信交流，碰一碰硬核落地的火花！
🔎 正在看机会
Mian Zhang
张勉｜前沿部署工程师（FDE）与 AI 系统架构师 退役军人底色，现任国资低空安防系统及精密制造工业软件技术专家/顾问。 核心价值在于将现场模糊需求快速转化为能跑、能验收的生产级确定性系统。无中间层沟通损耗，一人端到端独立闭环交付 11 个真实数据驱动的 AI 系统（涵盖设备振动故障诊断、有限产能排产、叶轮工艺推荐、低空多源感知融合等）及 8 款商业化产品与公开资产，统一践行“原型按天出、全界面过检、零空白、零报错”的严苛交付标准。 落地战法拒绝演示级玩具：擅长用确定性状态机与规则引擎为大模型兜底，彻底锁死业务边界与失败分支，解决 B 端场景“模型有幻觉不敢上生产”的死穴。同时具备深厚研究纵深，系 NeurIPS 2026（AI4Science）与 KDD 2026（x2）共 3 篇国际顶会论文独立作者，将可证伪审计与系统自愈算法切实转化为生产力。 合作形式灵活：支持全职核心架构、特种兵式驻场攻坚顾问，或按阶段性可验收交付物结算。 个人资产与系统界面全网公开可验：mianzhang.org
- 🧙 Agent 架构研究
- 🧙 AI4Science 研究
- 🧙 全栈
今年完美收官NeurIPS 2026 (AI for Science Workshop) 录用🎉 12 月，悉尼见。🇦🇺
🎯论文：《When Scientific Simulators Disagree: A Falsifiable Audit for Surrogate Verification in AI for Science》。 核心探讨当科学仿真器产生分歧时，如何构建具备可证伪性的确定性审计链。
继 KDD 后再下一城。不拼概念，只拼证据。
从工业工程实战，到全球顶会盲审，再收一份确定性。顶尖的理论最终都要回到物理世界的泥潭里解决真问题。感谢审稿人、主席的认可，继续闭门推进工程落地💪
📍 KDD 2026 · Jeju
完成《ReflexBench》现场 Deliver。
核心：测量 Agent 在递归反馈下的“反思性失效”，并提供部署前压测与运行中的监控机制。
从静态 Benchmark 到动态反思性失效（Observer-Participant Failures）——当 Agent 的输出开始改变环境、激励与未来数据流，评估本身就成了系统的一部分。
另外一篇《Cognitive Immunity》（治理）：外挂式免疫网关，报错一次提取明文抗体，在执行器前 1ms 内实时拦截重复交易/业务错误，将严重重复犯错率降低 10.6%。
两项独立研究获两个 workshop 接收；
这次不是去参加一个抽象的“AI会议”，而是把两个具体问题带到 KDD 2026 的现场：
模型是否会因为知道自己正在被评测，而改变后续行为？
一个模型犯过的安全错误，能否被记录成可审计、可复用的失败记忆？
其中一篇获邀进行 oral presentation，另一篇进行 poster presentation。
我们不把有限实验包装成永久排名或安全认证；我们更关心的是，怎样把这些问题变成可复现、可攻击、可继续扩展的评测协议。