About Me
你好，这里是孙宇皓（常用ID @林焓是猫猫，你可以认为『林焓』是我的自设，但是我没有为此写任何设定或者画任何图）。我已经从北京理工大学计算机学院人工智能专业毕业，目前正在转场中。我的兴趣极其广泛（北京理工大学不著名散人，与各学科知识相关的或者是偏门的我都会学），下面列出我的主要兴趣：
- 理论物理：一门能够提供建构和求知的快乐的学科，告诉我们如何用理性的方式认知世界
- Minecraft/我的世界：高自由度沙盒游戏。我尤其喜欢以搭建产线为主题的科技整合包（e.g. Nova Engineering）
- 非典型推理谜题：规则类怪谈（这个容易定义）和无限流网络小说（我定义为『封闭世界动态解谜游戏』）
目前，我正行于理论物理和机器学习的边缘上，我的主要研究方向是系综回归(Ensemble Regression)/最优分布插值的理论与应用。该方向可能包括的具体内容有：
- 利用某一动力学过程构造的生成模型：包括 Score Matching, Flow Matching, …
- 经典的最优分布插值框架： 包括 (Unbalanced) Optimal Transport, Schrodinger Bridge, …
为了在高维真实数据上求解这类插值问题，我希望开发有理论保证的、尽可能Simulation Free的深度求解器。同时，我希望找到这些问题和理论物理的联系，从而从另一个视角给出洞见。
如果你对以上（主要兴趣或者研究方向中）列出的任何一个方向感兴趣，欢迎发邮件到lh13210817312@gmail.com聊天。我不经常观察邮箱，但是我会回复每一封聊天邮件。