小柚

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个人总结

人工智能专业硕士应届生,专注大模型训练与微调方向。熟悉Transformer架构底层原理,具备PyTorch框架下千万级参数模型的实战经验。在科研机构实习期间参与多模态数据处理与算法优化,致力于将学术成果转化为实际生产力。

工作经历

大模型算法实习生

智源研究院

2025-06 - 2025-12
  • 基于PyTorch复现并改进LLaMA架构,针对中文语料进行增量预训练,使模型在C-Eval基准测试中提升4.2个百分点。
  • 设计动态数据清洗流水线,处理超过500GB的异构文本数据,将无效样本过滤率从15%降低至3%,显著提升了训练收敛速度。
  • 协助团队完成百亿参数模型的分布式训练调试,通过优化显存占用策略,在同等硬件条件下将单卡吞吐量提升18%。

项目经历

医疗领域大模型微调与应用

北航智能医疗实验室

2025-03 - 2025-06
  • 主导构建包含20万条医患对话的指令微调数据集,利用LoRA技术对基座模型进行轻量化微调,在医疗问答准确率上达到88.5%。
  • 开发基于RAG的检索增强生成模块,解决模型幻觉问题,将专业术语引用的准确率提升至92%,相关成果已投稿至CCF-A类会议。
  • 负责模型部署前的量化压缩工作,将模型体积压缩至原大小的40%,推理延迟降低至200ms以内,满足实时交互需求。

多模态情感分析系统研发

个人独立项目

2024-10 - 2025-02
  • 搭建融合文本与语音特征的双塔Transformer模型,在IEMOCAP数据集上进行实验,情感识别F1值达到0.76,优于当时SOTA方法1.5%。
  • 编写自动化数据增强脚本,通过回译和噪声注入扩充训练集3倍,有效缓解了小规模数据下的过拟合问题。
  • 使用Gradio搭建演示Demo,累计获得GitHub 120+ Star,代码被多个高校课程作业引用参考。

教育背景

北京航空航天大学

硕士 · 计算机科学与技术

2024-09 - 2026-06

南京邮电大学

本科 · 数据科学与大数据技术

2020-09 - 2024-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers

大模型技术

LLM微调 · LoRA/P-Tuning · RAG检索增强 · 分布式训练

数据处理

Pandas · Spark · 数据清洗 · 特征工程

校招简历进阶2026/10/27

人工智能算法工程师简历范文(人工智能/科研机构校招)

人工智能算法工程师 科技行业 硕士应届生

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