小柚

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个人总结

计算机专业应届生,专注大模型算法方向。深入理解Transformer架构,具备多模态模型训练与强化学习实战经验。在蚂蚁集团实习期间参与金融垂类大模型SFT微调,显著提升意图识别准确率。热衷于探索LLM在金融科技场景的落地应用,期待加入技术驱动型团队。

工作经历

大模型算法实习生

蚂蚁集团

2025-07 - 2025-12
  • 基于千亿参数基座模型,利用金融领域标注数据进行SFT(监督微调),构建智能客服问答系统,在内部测试集上将意图识别准确率从82%提升至89%。
  • 设计并实施基于人类反馈的强化学习(RLHF)流程,收集并清洗5000+条专家偏好数据,优化模型回复的合规性与专业性,减少幻觉生成率约15%。
  • 协助团队搭建多模态风控模型,融合文本描述与交易截图特征,辅助识别欺诈行为,模型在验证集上的AUC达到0.94。

项目经历

基于PyTorch的多模态文档理解系统

个人独立项目

2024-10 - 2025-03
  • 从零搭建端到端文档理解流水线,采用ViT提取图像特征,结合BERT编码文本信息,通过Cross-Attention机制实现图文深度融合。
  • 针对长文档场景优化Transformer注意力机制,引入稀疏注意力策略,将显存占用降低40%,推理速度提升2.5倍。
  • 在自建的金融报表数据集上进行训练,关键信息抽取的F1分数达到85%,优于传统OCR+规则方案的12个百分点。

强化学习驱动的量化交易策略模拟

校科创竞赛项目

2024-03 - 2024-09
  • 构建基于PPO算法的交易代理,以历史量价数据为状态空间,买卖持有为动作空间,在模拟环境中进行强化学习训练。
  • 设计奖励函数平衡收益与回撤风险,经过200个epoch训练,策略在回测区间内年化收益率达18%,最大回撤控制在8%以内。
  • 负责数据预处理模块,清洗并标准化了过去5年的分钟级行情数据,构建了包含技术指标的特征工程体系。

教育背景

杭州电子科技大学

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

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers

大模型技术

Transformer · SFT · RLHF · LoRA · Multi-modal

算法基础

强化学习 · 自然语言处理 · 计算机视觉 · 数据结构

技术/算法进阶2026/4/9

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