小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注自然语言处理与多模态大模型方向。具备扎实的Python编程基础,熟悉Transformer架构及主流深度学习框架。在实习期间参与过亿级数据量的模型训练优化,对具身智能落地场景有独到见解。渴望在人工智能一线团队中通过技术解决实际问题,持续探索AGI边界。

工作经历

多模态算法实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-12
  • 参与抖音多模态内容理解项目,基于CLIP架构改进图文匹配模型,在内部测试集上将Recall@1指标提升了4.2%,有效降低了bad case率。
  • 负责清洗和标注超过50万条视频 - 文本对数据,设计自动化过滤脚本将数据预处理效率提升30%,支撑了后续大模型的预训练任务。
  • 协助导师进行具身智能场景下的指令跟随研究,复现并优化了LLaVA模型,在特定下游任务中推理速度加快15%。

项目经历

基于大模型的医疗问诊助手

合肥工业大学人工智能实验室

2024-09 - 2025-06
  • 针对医疗垂直领域数据稀缺问题,利用LoRA微调技术对LLaMA-3进行适配,构建了包含症状描述、初步诊断建议的问答系统。
  • 引入RAG检索增强生成机制,结合权威医学知识库,将模型回答的准确率从68%提升至85%,幻觉率降低至5%以下。
  • 独立完成后端API开发与前端交互对接,系统日均响应请求超2000次,并在校园创新大赛中获得银奖。

复杂场景下的目标检测与跟踪

个人独立项目

2024-03 - 2024-08
  • 针对拥挤人群中的小目标检测难点,改进YOLOv8网络结构,引入注意力机制模块,使mAP在自建数据集上提升了6.5%。
  • 设计多目标跟踪算法,解决了长时间遮挡导致的ID切换问题,将MOTA指标优化至72%,代码已开源并获得百余Star。
  • 使用TensorRT进行模型量化加速,在边缘设备上的推理延迟从45ms降低至28ms,满足了实时性要求。

教育背景

合肥工业大学

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 · Hugging Face Transformers · DeepSpeed

算法领域

自然语言处理 (NLP) · 计算机视觉 (CV) · 多模态大模型 · 具身智能 · 强化学习

工具与平台

Linux · Docker · Git · CUDA · TensorRT · LangChain

技术类进阶2026/6/7

AI算法工程师简历范文(人工智能/互联网校招)

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