Łukasz Kaiser 是大模型理论的重要奠基者之一，也是著名的“Transformer 八子”之一。2017 年，他与其他七位作者共同发表了开创性论文《Attention Is All You Need》，为大语言模型领域的发展奠定了重要基础。 他是 OpenAI 一系列前沿模型，包括 GPT-5、GPT-4和 ChatGPT 的核心共同发明人之一。自 2021 年起，他加入 OpenAI，现任资深研究科学家。 2013 年，Łukasz Kaiser 加入 Google，致力于深度学习和自然语言处理核心基础架构的研究，是 TensorFlow 和 Tensor2Tensor 的共同创始人之一。他还参与设计了应用于机器翻译、句法解析以及其他算法和生成式任务的先进神经网络模型。 在加入 Google 之前，他曾任法国巴黎狄德罗大学终身研究员，从事逻辑和自动机理论研究。他于 2008 年在德国亚琛工业大学获得博士学位。

李建忠，奇点智能研究院院长，CSDN 高级副总裁，全球机器学习技术⼤会主席。对软件架构、产品创新、人工智能有丰富经验和深入研究。近年来主要研究以⼤语⾔模型为主的⼈⼯智能⽅法在软件领域的应用，提出科技创新的“范式转换立方体 ParaShift Cube”，相关研究和演讲引起业界强烈关注。

段楠博士，现任京东集团副总裁、京东探索研究院副院长，领导语言、语音、视觉和具身智能领域的基础模型研究。此前，他曾任阶跃星辰Technical Fellow和微软亚洲研究院资深首席研究员。段博士是中国科学技术大学、西安交通大学和天津大学的兼职教授及博士生导师。他的研究兴趣包括自然语言处理、代码智能、多模态基础模型和AI智能体等。他在顶级会议和期刊上发表了超过200篇研究论文，累积引用超过40,000次(h-index 85+)，拥有20多项专利。

成宇，现任昆仑万维集团首席科学家，南洋理工大学讲席副教授。研究方向为模型高效架构和模型压缩，混合专家模型，多模态大模型等。2023年到2025年任Minimax首席科学家，负责abab和M系列大语言模型和Hailuo系列视频模型的研发。2021年开始到2023年,任微软雷德蒙德研究院首席研究员，带领团队和OpenAI团队紧密合作,对GPT系列模型（GPT3.5，GPT4，DALL- E）进行优化微调，推动相关服务和应用的产品化。累计在NeurIPS、ICML、ICLR人工智能顶会及Nature，Science及其子刊发表论文100余篇。担任ICML和NeurIPS的高级领域主席，以及CVPR,ICLR,ACL,ACMMM和NAACL的领域主席，TMLR和TIST杂志责任编辑等。论文曾获得 NeurIPS 2023 杰出论文奖、WACV 2021 最佳学生论文荣誉奖和SDM 2015 最佳论文入围奖。

奇点智能研究院首席科学家、C++标准委员会机器学习组主席、ISO人工智能技术委员会专家。 C++ 嵌入式开发委员会SG14与机器学习委员会SG19主席，同时担任C++语言方向演化委员会主席，前Codeplay研发副总裁，前OpenMP CEO。 C++标准委员会加拿大代表团团长。Michael在C++并行计算、高性能计算、机器学习领域拥有丰富工作经验，他领导制订了应用于GPU应用开发C ++异构编程语言（SYCL）标准，OpenCL .对PyTorch、Tensorflow底层性能优化有着深刻的研究和见解。其具体工作涵盖并行编程、神经网络、计算机视觉、自动驾驶等领域。Michael 曾任 IBM 高级技术专家，领导 IBM XL C++编译器、XL C 编译器的开发工作。

张俊林，中国中文信息学会理事，中科院软件所博士。目前担任新浪微博首席科学家及AI研发部负责人，此前在阿里巴巴担任资深技术专家，负责新技术团队。技术书籍《这就是搜索引擎：核心技术详解》、《大数据日知录：架构与算法》作者。

俞扬，南京大学人工智能学院教授。主要从事人工智能、机器学习、强化学习方向的研究，工作获5项国际论文奖、3项国际算法竞赛冠军。入选国家青年人才计划、IEEE Intelligent Systems “AI’s 10 to Watch”，获CCF-IEEE青年科学家奖，首届亚太数据挖掘“青年成就奖”，并受邀在国际人工智能联合大会 IJCAI 2018上作“青年亮点报告”。

毕业于中国科学技术大学，现任WorkBuddy团队模型研发负责人，致力于在WorkBuddy的Agent场景中跑通模型的数据飞轮，走向持续学习。其擅长领域包括大模型技术、数据飞轮、工程化的模型研发等。

李宇轩，清华大学“水木学者”博士后，计算机系博士（高性能计算）。NOI 保送清华，国内外超算赛事七战五冠（ISC'17、ASC'17 世界冠军）。曾任国家超级计算无锡中心（神威·太湖之光）核心技术负责人，为“九章”光量子计算机设计核心模拟算法、助力中国首次实现“量子霸权”，成果以合作作者身份发表于 SCIENCE 正刊。曾作为技术一号位从零构建国产 AI 芯片自主算力底座。现为 MiniCPM 系列模型共同一作，前瞻布局“AI 制造 AI”，以智能体驱动大模型全流程的自动化研发。合作发表国际顶级论文三十余篇，Google Scholar 引用 5000 余次，获中国青年五四奖章（集体）、江苏省“U35 探索奖”等荣誉。

卢志武博士，中国人民大学高瓴人工智能学院教授，博士生导师。2005年毕业于北京大学数学科学学院信息科学系，获理学硕士学位；2011年毕业于香港城市大学计算机系，获PhD学位。主要研究方向为机器学习与计算机视觉。设计首个公开的中文通用图文预训练模型文澜BriVL，早于OpenAI发布类Sora的视频生成底座VDT，并因此获评南风窗2024年度科学家。担任CCF生物信息学专委会委员、全国广播电影电视标准化技术委员会委员。担任ICLR、UAI等国际顶级会议的领域主席。

谭颖然，沐曦股份光启研究院Research Scientist。毕业于清华大学微纳电子系，现任职于沐曦股份光启研究院，长期专注于GPU体系结构及性能优化相关研究。

杨健，北京航空航天大学副教授，华为卓越青年学者，聚焦代码大模型与智能体，在预训练、后训练、协同生成与评测，在ICLR、NeurIPS、ACL、EMNLP等国际权威学术期刊和会议发表论文百余篇，第一与通讯作者30余次，多次担任ARR（ACL、EMNLP、NAACL）SAC/AC、INLG 2026 Program Chair，AAAI （AIA Track） SPC与AC，谷歌学术引用40000+，获WACI 2026云帆奖。博士毕业后，以阿里星（阿里人才计划）加入阿里巴巴通义千问团队，作为千问大模型Qwen系列及千问代码大模型QwenCoder系列的核心贡献者，负责千问模型代码能力建设及专项代码模型QwenCoder的研发。加入北航后，主导研发循环代码大模型LoopCoder，以及面向工业场景的InCoder-32B，覆盖7B、14B、32B、40B多个参数量级。在代码大模型应用落地方面，获得发明协会创新创业一等奖，累计专利、应用证明、漏洞证明十余项。

博士毕业于浙江大学，方向为智能化软件工程。现任腾讯公司 CodeBuddy&WorkBuddy 团队高级研究员，2023年通过“青云计划”（前身“技术大咖”）加入腾讯。目前参与 Coding Agent 模型研发，并负责模型研发的 RSI（Recursive Self-Improvement，自进化）方向，致力于让模型获得持续学习的智能。

郑鑫祺，小红书 AI Coding 总架构师，负责 Vibe Coding 平台 Muse 及 PE 工具链的整体技术架构 2015 年毕业后先后任职于 Facebook、Coding.net、蚂蚁集团、字节跳动。曾任蚂蚁大前端业务团队总架构师，支撑健康码、行业云等战役级项目，后任字节电商营销前端技术专家与架构师。 2023 年起转向 AI Agentic 系统工程方向，专注 AI 原生工具链与企业级 AI 应用落地。2025 年带队从 0 到 1 自研小红书 Vibe Coding 平台 Muse，目前已覆盖公司全部职能线，率先在主流 AI Coding 产品中实现非研发人员独立完成从创意到上线代码的全链路 NoCode 交付，在 Agent Team 编排、Harness 控制机制、企业知识工程等方向有深入实践。

毛航宇，中国科学院微电子研究所研究员、博士生导师、AI中心副主任。研究方向涵盖强化学习、大语言模型、智能体系统及AI芯片架构。发表论文50余篇，提出以ARPO（Agentic Reinforced Policy Optimization）和TPTU（Task Planning and Tool Usage）为代表的大模型智能体训练新范式，有效提升智能体复杂推理和工具调用能力，近五年谷歌学术引用2500余次。主持多项国家级及省部级项目，累计获批经费超1亿元，本人和团队曾获全球数字经济大会大模型场景应用典型案例、国际人工智能会议NeurIPS强化学习竞赛冠军、中国计算机学会多智能体研究优博奖。曾于多家头部科技企业担任研发团队负责人，主导的智能体产品实现用户与月活均突破千万，达成规模化落地。他始终致力于打通“应用-算法-系统-芯片”的软硬协同全链路，推动AI智能体在真实场景中创造价值。

郑耀威，PrismShadow（千影光流）联合创始人兼 CTO，北京航空航天大学计算机学院博士研究生，大模型微调框架 LlamaFactory 的作者。LlamaFactory 在 GitHub 上获得超过 7 万星标，被全球开发者广泛用于大模型的高效微调与部署，研究成果已得到阿里云、英伟达等国内外公司的落地应用。他在 ACL、CVPR、AAAI 等顶级会议与期刊发表论文 10 余篇，担任 AAAI、EMNLP 等会议审稿人，曾获北航榜样、昇腾生态开源卓越贡献奖等荣誉，并多次受邀在人工智能计算大会、阿里云栖大会等行业峰会发表主题演讲。目前他正带领团队打造开源智能体自进化引擎 PenguinHarness，致力于让 Agent 从“自动构建”走向“自动优化”，在垂直领域越用越强。

陈景东，蚂蚁集团基础智能部技术总监、资深算法专家，负责多模态大模型技术研发。基于OCR的智能理赔和基于遥感的对农信贷的项目，分别荣获CCF 2022、2023科技进步二等奖。在计算机视觉、机器学习领域发表多篇论文，引用量5300+，语音识别技术成果入选2016年MIT全球技术突破Top10。

闪英迪，清华大学计算机系助理研究员，开源项目AgentENV发起人。博士毕业于清华大学，主要研究方向为分布式系统和存储系统。在该领域的研究成果发表于OSDI、SOSP、USENIX ATC、SIGMOD等国际顶级学术会议，并获得华为全球奥林帕斯奖等奖项。主持或参与国家重点研发计划与企业合作项目多项。

方斌，北京邮电大学“拔尖人才”教授，博导，中国人工智能学会理事，认知系统与信息处理专委会秘书长，中国人工智能学会杰出会员，中国计算机学会智能机器人专委会常务委员，IEEE 高级会员。曾任教于清华大学计算机系。主要研究方向包括具身智能、灵巧操作与机器人大模型等。研制的“触感灵巧手”入选国家“十三五”科技创新成就展。撰写的人形机器人及具身智能决策咨询信息被国办采用，并被中央领导批示。获中国自动化学会自然科学奖一等奖、世界机器人大赛特等奖等。

从事Qoder CLI产品研发工作，专注于AI Coding Agent的系统架构与工程化落地。主导QoderCLI工具与权限治理体系的设计，覆盖长程任务Harness编排、远程控制链路及权限治理等核心模块。同时探索推动AI Native DevOps工具在QoderCLI研发流程全周期的落地提高研发效能。持续关注Agent Harness的架构演进与效果调优，探索AI Native工具在生产提效的更多可能性。

毕业于吉林大学，现任百度Comate研发经理，负责百度研发智能化，重点推动 AI 原生研发范式在大规模工程体系中的落地，探索以 Coding Agent 为核心的人机协作研发模式。在研发智能化领域申请国内外发明专利10+，工信部重点科研项目『基于大模型技术的工业领域智能化开发工具」核心成员。在此之前分别在百度、Gitee（开源中国）负责DevOps工具的孵化和落地，涵盖项目管理、代码管理、流水线、制品库、应用部署、运维管理等平台建设和商业化。

滴滴 ABC 技术专家工程师，兼任 AI Coding 平台与滴滴青桔安全营商技术负责人。主导内部 AI Coding 平台整体规划、架构设计及落地实践，推动大模型深度赋能研发全链路；负责青桔两轮车安全营商技术体系建设，融合AI 工程化平台创新与业务实际场景应用。

柏佳辰，平凯数据库（TiDB）智能研发中心负责人，资深工程师。长期专注于人工智能与软件工程的交叉领域，当前主导智能研发方向的产品技术与团队建设，聚焦大模型与智能体技术在企业级研发场景的落地实践。曾任职于亚马逊AWS及硅谷自动驾驶公司，在分布式系统、云基础设施与大规模工程领域积累了深厚经验。此后作为创业公司Founding Engineer，从零打造开源人工智能Coding Agent项目TabbyML，在全球开源社区获得30k+ Stars，是AI编程智能体领域具有广泛影响力的开源项目。在智能体架构设计、AI原生软件开发范式及企业级AI应用落地方面拥有持续的一线实践与深入思考，致力于探索如何让AI从个人提效工具演进为组织级的核心生产力。

郭春超博士，混元3D与3D世界模型负责人、腾讯专家研究员，从事3D生成、世界模型、Agentic 3D方向的研发与落地。在权威技术竞赛获冠军20项，在顶级AI会议发表论文30余篇，博士期间获得全国图像图形学术会议优秀论文奖。带领团队研发了混元3D系列模型，应用于游戏、社交、云等多个场景。带领团队研发Hunyuan World系列模型，是业界最早的开源3D世界模型之一。团队开源的混元3D模型与3D世界模型，下载量超500万次，在国内外获得广泛关注，助力了3D生成、世界模型领域的发展。

国内知名 Rust 技术专家、Rust 中文社区核心布道者。拥有近二十余年软件开发经验，国内最早一批 Rust 实践者，RustChinaConf 大会发起者之一，著有经典 Rust 著作《Rust 编程之道》，曾开设多门 Rust 实战课程。先后为华为、中兴、理想汽车等多家知名企业提供 Rust 项目咨询与内训服务。擅长 Rust 系统编程开发与工程落地，近年聚焦 Rust 与 AI 大模型结合方向，在系统软件、Rust UI引擎、智能体软件工厂、开源社区建设方面具备深厚积累。

张铂，上海人工智能实验室青年科学家、智能体中心负责人。主要研究方向为通用智能体、多模态推理模型及AI自主科学发现。已在CVPR/ICLR/T-PAMI等国际顶级会议和期刊发表学术论文70余篇，谷歌学术近6000次引用。 带领团队开源智能体模型Agents-A1，迅速获得全球开发者关注，被评价为“长程智能体任务赛道性能最优的35BMoE模型”。社区各类衍生、适配版本持续涌现，上线不足10天，全系列模型累计下载量突破20万，同时入围中国信通院发布的人工智能国际公共产品图谱。此外，牵头参与研发多智能体自主科学发现系统框架InternAgent及书生科学发现平台Intern-Discovery 平台，并在WAIC-2025发布，相关成果被新华网、人民网、新民晚报、麻省理工科技评论等多家权威媒体报道，浏览量超过百万；基于该平台，与临港实验室合作研发元生OriGene，成功发现GPR160和ARG2两个原创靶点。

唐飞虎，月之暗面高级研发工程师、开发者关系负责人。前谷歌工程师、ACM/ICPC 亚洲赛区金牌、微软编程之美挑战赛冠军、第一届万向实验室通证经济设计大赛冠军。

张宇驰，现任 Google Cloud 解决方案架构师。在云架构设计、系统平滑迁移以及应用现代化改造等领域，拥有扎实的咨询规划与软件开发经验。他专注于将大模型、多模态交互及智能体等生成式 AI 技术转化为游戏出海的实际生产力，帮助众多游戏团队攻克了 AI 研发助手、游戏安全合规、以及全球多语种玩家实时交互等技术挑战。加入 Google Cloud 前，他曾先后供职于多家国际知名的云计算与网络科技企业，具备深厚的行业积淀与全球化技术视野。

恒生电子研究院AI首席技术专家/AI产品部部长，高工，浙江省人工智能学院，浙江师范大学、浙江理工大学兼职教授。主要研究领域包括自然语言处理、大模型、OCR等，并拥有超过20多项AI专利和论文。金融AI产品服务超过500家金融机构客户。

李沛霖，清华大学博士在读、师从章明星副教授，参与趋境科技引擎开发工作，研究方向为 GPU/CPU 异构系统的推理与微调、大规模异构/同构集群推理优化。他是超大模型低成本推理与微调框架 KTransformers 的核心贡献者，目前主要负责微调能力建设与开源生态维护。该架构在 GitHub 上已获得超过 1.9 万星标，并与 LlamaFactory 和 SGLang 等主流开源大模型训推框架开展了多次合作。

李志宇，博士，上海市东方英才拔尖人才，36Kr「36Under36」科创者，记忆张量（上海）科技有限公司联合创始人兼CTO、上海算法创新研究院大模型中心技术负责人、研究员。长期从事预训练和大模型应用方向的研发技术攻关，主要研究方向包括大模型记忆增强、高效评估与应用算法。 曾在阿里巴巴、小红书等头部科技企业带队承担多个核心算法方向，技术成果服务于商品评价、双十一大促、营销广告等超大规模业务场景，累计带来数十亿营收，影响用户近亿人次，并获得双十一技术突破奖。 2024年和团队提出了首个记忆分层的创新架构大模型，获得业内广泛关注；2025年提出了业内首个大模型记忆操作系统（MemOS），累计获得Star数超11k+，开发者数超20000+，先后获得2025年度AI基础设施卓越奖和2025年度AI技术创新突破奖等多项奖项；2026年提出了首个记忆原生基座模型Metis 1.0，并给出了原生记忆的定义和基础理论。相关大模型技术成果已在中国银行、招商证券、中国电信、新华社等多家国央企落地应用。 当前已在 Patterns（Cell Press）、NeurIPS、ICLR、ACL和TKDE等国际会议期刊发表论文70余篇、授权专利 10 余项，出版了业内首本AI记忆专著《记忆工程：智能体记忆系统构建与实践》。现任中国中文信息学会信息检索专委会委员、大模型与生成专委会委员，相关研究工作入选《麻省理工科技评论》封面报道，并多次登顶Huggingface热点论文Top1。

白有辉2021年获得中国科学技术大学计算机系统结构博士学位。博士毕业后进入华为2012实验室任主任工程师，2025年回到中国科学技术大学计算机科学与技术学院，现任特任副研究员。他长期围绕大模型分布式并行计算开展研究，重点解决大模型训练与推理中的数据移动、通信、内存和稀疏计算瓶颈，在SOSP、OSDI、CVPR、AAAI、HPCA、TPDS等国际顶级会议和期刊发表论文12篇，其中CCF A类论文11篇、第一作者或通讯作者论文7篇，申请国家发明专利10余项、重大技术秘密1项。相关成果获2026 USENIX OSDI Jay Lepreau最佳论文奖（国内首次）、2024世界人工智能大会青年优秀论文奖（全球10篇，唯一入选的系统类论文）、2023 ACM SIGCSE优秀博士论文奖（全国2人）等荣誉。他主持国家自然科学基金青年科学基金项目及字节跳动、腾讯等企业合作项目，并作为技术骨干参与国家科技重大专项和合肥市揭榜挂帅等项目。

互联网与金融科技领域十余年算法研发及技术管理经验，先后就职于秒针系统、百度、阿里巴巴等公司，长期深耕计算广告、用户增长、智能运营及智能决策等方向。现在负责用户增长算法及智能化能力建设，主持搭建Glaucus增长引擎，推动用户增长算法体系及智能运营能力建设。并持续探索智能建模体系构建及大模型Agent与智能决策技术在获客营销、用户运营等核心业务场景中的规模化应用。

腾讯专家工程师、AI Agent 安全负责人。12 年海量并发 Infra 研发与架构经验，在腾讯主导过千万级主机、百万级代码仓、日均 PB 级流量、万亿级计算量规模下的基础设施建设与生产落地，在大数据、网络、主机、代码、软件供应链五个异构方向上沉淀出可复用的架构范式。 当前将这套架构能力延伸至 AI/Agent 场景，专注 AI Agent 安全与大模型供应链安全，主导腾讯多个 AI 原生场景从 0 孵化至规模化生产，致力于构建面向智能体时代的安全基础设施。 深度参与 AI/Agent、基础设施、云计算、网络安全等多项国家标准制定；持续推进技术成果的学术转化，多篇论文被国际顶级学术会议录用；拥有国内外授权发明专利 30+ 项。

戴若犁博士，本科毕业于中国科学技术大学，博士毕业于香港中文大学，并获香港中文大学机械与自动化工程系杰出校友及工程学院杰出校友称号。 戴若犁博士是诺亦腾机器人（Noitom Robotics）创始人、诺亦腾科技（Noitom Ltd.）联合创始人，长期致力于人体运动数字化、人机交互与机器人学习。戴若犁博士拥有50余项国际专利，作为技术与产品负责人，他带领团队建立了从惯性、光学到多传感器融合的完整动作捕捉技术体系，累计向全球50多个国家和地区交付数万套专业系统，并一度取得约70%的全球专业动作捕捉市场份额。 2025年，戴若犁博士创立诺亦腾机器人，将十余年积累的人体数字化技术进一步延伸至具身智能数据基础设施，聚焦多模态人类行为数据、机器人遥操作及规模化数据生产，致力于将人类交互行为采集编译为机器可学习的数据。公司成立后连续完成多轮累计超十亿元融资。 戴博士自2024年起在多个公开演讲中提出建设“大规模具身智能数据工厂”的概念，并投身于实践建设之中。2026年带领团队发布具身智能数据平台 ModalityNet，并在上线后推动数据集开源工作，致力于将真实世界变得可学习，让人类交互数据成为机器人基础模型的重要训练来源。

郎玉川，现任昆仑行机器人具身算法负责人，主要负责具身操作模型和具身Agent研发。毕业于法国南特中央理工机器人与控制专业（硕），西电自动化专业（本）。在自动驾驶领域有近十年行业经验，贯通定位建图、感知决策、端到端VLA、Agent。曾任职于新石器无人车负责感知地图定位主导无人贩售项目，2021年初加入理想汽车，作为核心技术专家致力于L3/L4自动驾驶算法研发，先后带领环境建模、智能应用、通识模型团队。期间作为负责人曾主导高速NoA、感知OneModel(BEV)架构、无图城市NoA、端到端VLA等一系列核心系统的技术突破与规模化交付。

唐都钰，观行数智创始人&CEO。哈尔滨工业大学博士；曾任微软亚洲研究院研究员，主导CodeBert相关工作，在代码大模型领域引领全球AI代码研究的方向；曾任华为AI首席专家，牵头小艺大模型的技术研发工作，主导模型训练与技术迭代，推动大模型能力在华为全场景终端产品中落地；累计在ACL、EMNLP等国际顶级会议发表论文近百篇，总引用量超过 30000 次，入选斯坦福大学发布的 “全球前2%顶尖科学家” 榜单，跻身终身科学影响力排行榜。

刘昊，现任视启未来联合创始人/世界模型与具身方向负责人，行业首个万物泛化抓取大脑（DINO-X-Grasp），行业领先的生成 + 理解统一世界模型。曾任滴滴量产智驾算法负责人，行业首个舱驾一体算法量产落地（小鹏MONA）；曾任文远知行L4感知负责人，行业首个低算力激光多模态感知算法，文远知行AI推理框架和中间件0到1；前百度AI Infra负责人，AI推理框架Anakin/AI分布式训练PaddlePaddle通信库，百度公司统一AI异构计算集群等，2017百度百万美金最高奖（孔明团队）。

SGLang 核心贡献者、HiCache Maintainer，任职于 RadixArk。主要参与 HiCache、Unified Radix Cache 及投机解码相关功能的开发与优化，专注于大模型推理中的 KV 缓存管理、分层缓存与推理性能优化，同时参与开源社区代码审查与维护。

任职于深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）具身智能中心，研究方向为上下文在线学习，以及它在世界模型、长时记忆和多智能体协同中的应用。相关工作发表于 NeurIPS、ICLR、IROS、IEEE Communications Magazine 等。参与 AIRS-EAI 具身智能开源体系建设（已加入 Linux Foundation），并负责AIRSEAI 3.0，从单体具身智能到群体智能在线协同配合的研发工作。

负责网易帝王蟹企业级AI Agent平台的技术研发与落地，聚焦AI算力调度、技能资产化及多Agent协同。平台覆盖技能资产管理、算力调度与多Agent协同治理，致力于推动AI Agent从单点工具向组织级协同平台演进，多次在国内外技术峰会分享云计算与AI平台落地经验。

梁宇航，飞猪技术专家。目前带领团队负责推进机票履约智能化建设，通过工程手段与AI能力提升业务自动化率与服务体验，推动智能审核、智能决策、智能履约与人机协作等方向的系统化落地。

陈映平，阿里1688智能创新团队负责人，拥有15年互联网研发及多年技术管理经验。长期从事高流量电商系统与AI应用工程，曾从0到1孵化1688 AIGC内容生产平台和1688官方采购助手插件，现带领团队推进面向电商经营场景的Agent应用与工程架构建设，推动Agent从搜索与决策辅助走向跨平台经营执行，并围绕复杂任务长期运行、受控执行与评测驱动演进，探索自主经营Agent的生产化路径。

苏乐，蚂蚁集团AI Infra技术专家，目前主要负责AReno项目的研发，曾就职隐私计算初创公司担任高级技术专家，负责隐私计算核心系统研发，曾在蚂蚁负责Ray分布式计算系统的研发，对Ray进行过系统性的底层优化。本科毕业于清华大学，曾参与工控系统安全相关科研，低功耗蓝牙安全相关科研。

长期从事游戏后台开发、业务安全、数据工程、研发效能及可观测性治理工作。日消耗 30 亿，月消耗 360 亿 token AI Builder， 正在把个人 loop 推向团队Graph,负责百人规模游戏研发项目组开发团队从 Token Maxing 向 Token Apocalypse 转型和 Agentic 使用效能治理。设计、推动落地具体场景人机交互边界，支撑了线上业务稳定迭代过程中支持超级个体落地，团队 AI 代码生产率逼近 100%，成本降低 80%+，并且正在撰写、出版 Loop Engineering 相关书籍。

杨文婷，阿里云智能消息队列RocketMQ 产品专家，负责 RocketMQ 面向 AI Agent 场景的产品规划与落地。主导了 RocketMQ 从经典消息中间件向 AI-Native 异步通信引擎的产品重塑，设计并推动 LiteTopic 轻量消息模型在阿里云百炼等大模型平台的规模化落地，解决 Agent 长会话持久化、多租户隔离限流、Multi-Agent 异步协作等核心通信问题。长期跟踪 MCP 协议演进与 Anthropic Managed Agents 等行业前沿架构，致力于将消息系统能力与 Agent 通信标准深度融合。同时是 Apache RocketMQ 开源社区活跃贡献者。

毛宝龙，LMCache Maintainer & 核心架构师，项目 TOP1 贡献者，合并 300+ PR。专注打造厂商中立灵活扩展的 KVCache 底层基础设施。先后供职腾讯、阿里云、京东，深耕 AI 基础设施、分布式缓存和存储。兼任 vLLM Contributor，Alluxio PMC Member & Maintainer，Apache Ozone & Uniffle Committer，持续推动开源生态建设与开发者社区成长。

郑春晓是 LMCache 的 maintainer 和核心架构师，LMCache 是面向 LLM 推理构建的模块化 KV Cache 层，在 GitHub 已收获 11k+ Star。他已成功合并了 100 多个 PR（Pull Request），是该项目排名前五的贡献者，其主要贡献包括 MLA 相关支持、DSA 相关支持、IO 流程优化、以及 CLI 相关的实现等。