小柚

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个人总结

计算机专业应届生,专注大语言模型与深度学习算法研究。具备扎实的数学基础与代码能力,熟悉PyTorch框架及Transformer架构。在医疗影像分析与工业质检场景有落地实习经验,致力于通过AI技术解决垂直行业痛点,期待在算法工程化方向持续深耕。

工作经历

算法实习生

腾讯医疗

2025-07 - 2025-10
  • 参与医疗影像辅助诊断系统的模型优化,基于UNet架构改进分割网络,将肺部结节识别的Dice系数从0.82提升至0.86。
  • 负责清洗和标注超过5000张胸部CT影像数据,设计自动化预处理脚本,使数据准备周期缩短40%。
  • 协助导师复现最新医学影像论文算法,并在内部测试集上验证了3种注意力机制模块的有效性。

项目经历

基于LLM的工业设备故障知识库问答系统

个人独立项目

2025-01 - 2025-05
  • 利用LangChain框架搭建检索增强生成(RAG)系统,整合某制造厂过去5年的设备维修日志与手册。
  • 微调开源LLaMA-7B模型以适应工业术语,在内部评测中,故障定位准确率较通用模型提升15%。
  • 部署模型至本地服务器,实现毫秒级响应,成功支持产线工人通过自然语言查询解决方案。

新能源电池寿命预测算法竞赛

Kaggle竞赛

2024-09 - 2024-12
  • 针对电池充放电时序数据,构建融合LSTM与XGBoost的混合模型,有效捕捉非线性衰减特征。
  • 通过特征工程提取电压曲线斜率、温度波动方差等12个关键指标,最终在2000支队伍中排名前5%。
  • 编写完整的技术报告与代码仓库,被社区引用超过50次,验证了方案的可复现性。

教育背景

广东工业大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Keras · Hugging Face Transformers

算法与模型

大语言模型 (LLM) · CNN · RNN/LSTM · Transformer · 强化学习

工具与平台

Linux · Docker · Git · LangChain · MySQL

技术/研发进阶2026/3/29

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