AI博士的个人主页，展示简历研究
qxcv.net是加州大学伯克利分校EECS系AI方向在读博士生Sam Toyer的个人学术主页，主要用于公开介绍研究者的背景、研究方向与已发表学术成果，是纯粹的学术展示平台，不提供商业化服务。主页结构清晰，包含About、Research、CV三个核心板块，同时关联了研究者的Github、Twitter、LinkedIn等社交与学术账号，方便同行联系交流。
网站核心内容围绕研究者的学术工作展开，详细介绍了其当前核心方向——大语言模型安全与鲁棒性研究，同时梳理了过往在价值学习、概率规划泛化策略、人体姿态预测等领域的研究成果。所有已发表论文都附带了链接，多数顶会论文公开了源代码、数据集等研究资源，方便同行复现验证与参考，学术透明度较高。
网站页面简洁无广告，在中国可直接访问，加载速度快，使用体验良好。作为个人学术主页，其信息规整、资源公开，是AI领域特别是大模型安全方向从业者了解前沿研究的优质参考窗口。缺点是内容仅面向学术受众，无额外功能，且页面更新不频繁，最新成果需要跳转Google Scholar等第三方平台查看。
该网站适合AI研究领域的从业者、学生参考大模型安全相关研究，也适合有学术合作需求的机构联系作者，普通用户无需访问。
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UC Berkeley AI PhD个人介绍主页
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