011992—2011
成长与管理科学基础
出生于长汀，在永安成长。2010 年进入中山大学管理学院，开始建立对系统、数据与决策的理解。
2026.08 · 当前坐标
从量化交易到
AI 原生组织
把真实反馈变成持续进化的能力。
Maxwell Liu, 小窗智能与Likelihood Lab创始人，企业 AI 实践者与《人工智能与商业创新》任课教师。关注如何让个人与组织的 AI 能力在真实任务中持续进化。
“独立思考，保持定力；追求价值，向上向善；极致简约，看见长期。”用一首歌，认识 Maxwell把小窗打开 · 歌词影片 · 3:57
OPERATING SYSTEM / 2026持续验证
方法层
AlphaGradients · 把真实任务中的结果差距，变成下一轮可执行、可测量、可复用的改进。
2012量化创业起点
2023大模型创业
2026创业 3.0 地图
一个还在运行的系统，而不是一份已经定稿的履历。
INTERLUDE / 来路与现在
把小窗打开。
有些经历，可以写成时间线。
也可以，唱成一首歌。
视频暂时无法播放。请稍后重试，或直接打开影片。
从长汀、永安到中大，从量化到 AI，从创业到讲台。
这首歌写来路，也写此刻：把想法做出来，也给生活留一扇窗。
阅读完整歌词
来处
长汀的山影 装进旧书包
永安的雨声 陪我等破晓
中大的风 吹过一页年少
未知的明天 写满了草稿
红绿的曲线 在屏幕上奔跑
我曾想用公式 把世界算好
后来学会听 不同的心跳
一群人的方向 比答案更重要
好奇
那年告别 博士的课堂
却没把好奇 留在旧时光
世界还有 太多事想问
就用双手 推开一扇窗
把小窗打开 让风吹进来
把心里的想法 一点点做出来
走过的弯路 都长成了现在
前面还有那么远 可以慢慢来
同行
似然的名字 连起年轻的理想
有人带着问题 有人试着闯
我把试过的路 写成新的讲义
又和伙伴一起 站到讲台中央
风向换过几场 我还在路上
有些小小的事 值得慢慢生长
让聪明的机器 走进平凡的日常
也给身边的人 留出成长的地方
把小窗打开 让风吹进来
把心里的想法 一点点做出来
走过的弯路 都长成了现在
前面还有那么远 可以慢慢来
慢慢来
今天的难题 可以明天再答
咖啡还温热 就坐一会儿吧
不用把每分钟 都换成筹码
我也可以 只是看看晚霞
把小窗打开 让风吹进来
把真正想做的 慢慢做出来
走过的弯路 都长成了现在
这一生还很长 我想慢慢来
窗外是世界 窗里是现在
我把小窗打开 听风慢慢来
关于这首歌
这是一首根据 Maxwell Liu 的经历创作的故事歌。“小窗”既呼应创业经历，也是一种选择：让世界进来，让想法长出来。
创作于 2026 年 9 月。音乐与合成演唱由本地部署开源音乐大模型生成，并非 Maxwell 本人演唱。歌词中的场景意象与第一人称独白是艺术表达，不作为逐字回忆或事实引述。
影片内含逐句歌词；也可以使用上方的完整文字歌词阅读。手机端可通过播放器进入全屏观看。
01 / JOURNEY
人生旅程，是四条同时演化的轨道。
技术、商业、组织与人生彼此交叉。选择一条轨道，看它如何穿过同一段时间。
022012—2016
量化创业与技术奠基
从量化交易创业出发，在管理科学研究与真实交易之间，形成对技术、系统和组织的最初训练。
032017—2019
从技术到组织
从技术角色走向组织管理，并正式运作 Likelihood Lab，同时建设交易系统、团队与 AI 人才培养机制。
042020—2022
机器学习与 AI 组织化
从机器学习、强化学习与 AlphaFuture 系统探索，走到组织内 AI 协同与能力建设。
052023—2024
大模型创业与商业化
离开博士路径、创立小窗智能，从 GPT 产品探索进入企业诊断、咨询、内部能力建设与产业智能体。
062025—现在
CAIO、持续学习与创业 3.0
围绕企业 AI 咨询、CAIO 与 Agentic，逐步收束出一张以真实反馈、商务闭环与长期复利为约束的个人经营地图。
02 / LIVING SYSTEM
正在运行的系统
愿景决定方向，方法吸收反馈，三个现实验证场让它不断回到真实世界。
02 / 方法层
AlphaGradients
这次行动是否让下一次可衡量地更好？把真实任务中的结果差距，变成下一轮可执行、可测量、可复用的改进。STATE已核实定位
REALITYFEEDBACK → NEXT GRADIENT
边界说明 这是功能与反馈关系，不代表各主体之间存在法律隶属、统一财务、统一人员或统一知识产权。
03 / DECISION LEDGER
不只记录结果，也记录判断如何被现实修正。
失败不是被删掉的一页。保留当时理由、关键假设、新证据与下一检查点，才能让决策能力复利。
01实验要快，绑定要慢
+
学习、技术、产品、客户访谈与低承诺样板项目要快；股权、合伙、公司主体与核心圈准入要慢。
当前使用原则速度用在可逆实验层，治理摩擦保留在不可逆承诺前。
02先闭环，再扩张
+
在客户、预算、付款、责任、交付、验收与治理闭环前，新机会默认停留在研究、项目或渠道合作。
当前使用原则用真实交易和客户成功决定是否升级组织承诺。
03让客户长出能力
+
先问客户是希望你替他做事，还是希望你让他的团队变得更有能力。
当前使用原则再根据责任边界与成功标准，分流为顾问、诊断、交付或退出。
04真实结果优先于故事
+
分开核算产品结果、客户采用、经营成果、个人时间与可复用资产，不让任何一个指标替代全部现实。
当前使用原则保留失败、停止条件和下一检查点，才能真正复利。
当时判断→关键假设→新证据→当前判断→下一检查点
04 / ALPHAGRADIENTS
让每一次真实反馈，都变成下一次改进的方向。
Alpha 是在真实目标、成本、风险和约束下仍然成立的增量价值；Gradients 是模型、数据、评测、代码、规则、记忆、工作流与组织中的改进信号。
01定义目标→
02建立评测→
03捕获反馈→
04定位梯度→
05最小更新→
06沉淀资产→
07现实复验
REALITY CHECKS
方法必须回到真实任务。
企业 AI 咨询部分验证
从“设备先行”回到“场景与组织能力优先”
面对一家实验教学解决方案企业，把 AI 建设拉回真实场景、任务闭环与可验证价值，逐步形成内部技术小队与跨部门作品组合。
CAIO 険跑部分验证
从短期诊断到企业自身 AI 能力
一家跨境电商企业从流程、数据与内部工程能力诊断起步，再通过内部工程师、固定节奏与多条工作流逐步建立自己的 AI 能力。
《人工智能与商业创新》公开信息
把个人经历外化为一套可行动的课程
从 AI 认知、超级个体进入智能体、CAIO 与 AI 供应链；用真实任务、比较评测、流程拆解和行动计划把认知转化为能力。
案例均为公开版编辑投影；企业案例默认匿名，不展示客户原话、合同金额、内部数据或未经授权的精确指标。
05 / ASK MAXWELL
与一份会说明依据与边界的 Wiki 对话。
首版只回答已审核的公开知识。每个回答都包含结论、依据与不确定性。
PUBLIC KNOWLEDGEMAXWELL WIKI / BETA