小柚

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个人总结

清华大学计算机科学与技术硕士,主攻深度学习与大模型应用方向。熟练掌握PyTorch框架及计算机视觉算法,拥有在头部大厂及科研机构的实习经历。具备扎实的算法落地能力,曾在多模态检索与图像生成项目中实现核心模块优化,致力于将前沿学术成果转化为实际生产力。

工作经历

多模态算法实习生

字节跳动

2025-06 - 2025-12
  • 负责电商场景下的图文匹配算法优化,基于CLIP架构改进对比学习损失函数,使商品搜索相关性的召回率提升了8.5%。
  • 设计并实现了针对长尾商品的少样本学习策略,通过数据增强与元学习结合,解决了冷启动阶段推荐准确率偏低的问题。
  • 协助团队完成亿级参数模型的量化压缩工作,在保持精度损失小于1%的前提下,将推理延迟降低了30%,成功部署至线上服务。

计算机视觉算法实习生

商汤科技

2024-03 - 2024-08
  • 参与智慧城市交通感知项目,负责复杂天气条件下的车辆检测算法迭代,引入注意力机制优化特征提取网络。
  • 针对雨雾天图像模糊问题,设计了端到端的去雾检测联合训练框架,使得恶劣天气下的车辆检出率从72%提升至86%。
  • 编写了高效的数据清洗脚本,自动化处理了超过10万张标注异常的图片,将数据集准备周期从2周缩短至3天。

项目经历

基于扩散模型的医学影像生成研究

清华大学智能产业研究院

2024-10 - 2025-05
  • 独立构建了一套针对肺部CT影像的生成式数据增强流水线,利用改进的Stable Diffusion模型生成高质量合成数据。
  • 提出的噪声调度优化算法有效缓解了生成图像中的伪影问题,生成的辅助数据使下游病灶检测模型的训练集扩充了40%。
  • 该研究成果被MICCAI 2025接收,代码开源后在GitHub上获得了超过500个Star,被多个医疗AI初创团队引用。

轻量级实时人脸活体检测系统

个人独立项目

2023-11 - 2024-02
  • 设计了一种基于深度可分离卷积的轻量化网络结构,专为移动端设备设计,模型参数量仅为传统方案的1/5。
  • 融合了红外成像与可见光双模态输入,有效防御了打印照片、视频重放等多种攻击手段,在公开测试集上错误接受率低于0.1%。
  • 将该模型移植到安卓平台并进行NNAPI加速,在主流中端机型上实现了单帧推理时间小于15ms,满足实时性要求。

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2024-09 - 2026-06

电子科技大学

学士 · 人工智能

2020-09 - 2024-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · CUDA

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers

核心算法

计算机视觉 · 大模型微调 · 扩散模型 · 目标检测 · 图像分割

工具与平台

Docker · Git · Linux · ONNX Runtime · TensorRT

校招简历进阶2026/4/1

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