小柚

13857192048|xiaoyou.ai2026@outlook.com|杭州市

个人总结

浙江大学计算机科学与技术硕士应届生,主攻深度学习与计算机视觉方向。具备扎实的数学基础与算法落地能力,熟悉PyTorch框架及模型优化策略。曾在头部AI实验室参与多模态大模型预训练项目,拥有顶会论文发表经历。期望在人工智能科研机构从事核心算法研发工作,将学术成果转化为实际生产力。

工作经历

算法实习生

达摩院

2025-06 - 2025-12
  • 参与多模态大语言模型的预训练与微调工作,基于Transformer架构优化注意力机制,在保持精度的前提下将推理延迟降低18%。
  • 负责构建高质量图文对数据集,设计自动化清洗流水线,处理数据量超500万条,显著提升了模型在细粒度识别任务上的表现。
  • 协助团队完成模型在端侧设备的量化部署,通过剪枝与蒸馏技术,将模型体积压缩至原大小的35%,成功适配移动端应用场景。

科研助理

之江实验室

2023-09 - 2024-02
  • 协助课题组进行前沿文献调研与技术预研,累计阅读并整理CVPR、ICCV等顶会论文50余篇,为团队技术选型提供决策支持。
  • 搭建分布式训练集群环境,配置Slurm调度系统与NCCL通信库,支撑了百亿参数模型的稳定训练,资源利用率提升约30%。
  • 编写内部算法库文档与教程,组织3次技术分享会,帮助新入职成员快速上手深度学习框架,缩短培训周期2周。

项目经历

基于深度学习的工业缺陷检测系统

浙江大学智能感知实验室

2024-09 - 2025-05
  • 针对光伏面板表面微小瑕疵检测难点,提出一种改进的YOLOv8检测网络,引入自适应特征融合模块,使mAP指标从72.5%提升至81.3%。
  • 设计半监督学习策略解决标注数据稀缺问题,利用未标注数据辅助训练,在仅使用30%标注样本的情况下达到了全监督学习95%的性能。
  • 主导系统后端开发,使用C++重构核心推理代码,结合TensorRT加速,将单张图片检测耗时从120ms缩短至45ms,满足产线实时性要求。

面向医疗影像的病灶分割算法研究

浙江大学医学院附属第一医院

2024-03 - 2024-08
  • 研发基于U-Net变体的肺部CT结节分割算法,引入三维上下文信息捕捉模块,Dice系数达到0.89,优于当时主流开源模型。
  • 与临床医生紧密合作,针对假阳性率高的问题进行专项优化,通过硬样本挖掘技术将误检率降低了22%,辅助诊断效率显著提升。
  • 相关研究成果整理成文,以第一作者身份投稿至MICCAI 2025(在审),并申请发明专利一项。

教育背景

浙江大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

杭州电子科技大学

本科 · 电子信息工程

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · ONNX · TensorRT

算法领域

计算机视觉 · 自然语言处理 · 多模态学习 · 模型压缩与加速

工具与平台

Linux · Git · Docker · Slurm · Kubernetes

技术类进阶2026/6/8

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