华南理工大学（985）
未来技术学院 · 人工智能 · 保研
Education
教育经历
西南大学（211、双一流）
软件工程 · 专业排名 1 / 128
Awards
荣誉竞赛
CET-4 565 · CET-6 569
一等奖学金、二等奖学金、校级三好学生
中国机器人与人工智能大赛国家级一等奖
大唐杯国家级一等奖
Internship
实习经历
StreamSoccer · 基于分层事件记忆的流式足球视频理解系统
参与研发 Qwen3-VL 驱动的三级流式视频理解系统，以 query-based Clip Event Adapter、 9-token gated STM、MemoryProjector 与 LoRA，将连续视觉流压缩为因果事件状态， 支持当前、局部和长时三层足球解说。
- 参与数据与实验工程：项目将 500 场 SoccerNet 比赛整理为 685,903 个 4 秒 clip 和 166,419 个因果事件，并融合 SN-Caption、MatchTime 构建 27,639 条分层解说样本。
- 参与 Qwen 视觉缓存与实验链路审计：项目在 1,000 个半场、685,903 个 clip 上实现 100% 缓存覆盖，并完善数据 schema、训练、消融、指标与 checkpoint 管理。
- 参与流式推理与评测治理：系统在 63 场测试比赛、86,145 个 clip 上生成 5,949 条 时间感知解说，并通过 match-level split、causal cutoff、evidence provenance 与 prompt leakage 审计保障评测可追溯。
Qwen3-VL
Streaming VLM
Hierarchical Memory
LoRA
SoccerNet
大模型算法工程师 · 足球领域 Tool-use Agent 轨迹蒸馏
将原始 SoccerAgent 改造为可执行、可回放、可过滤的 trajectory harness，支持 task、tool、action、observation、reward schema 与 SFT / DPO / OPD-like 数据导出。
- 使用 DeepSeek V4 生成候选工具调用轨迹，通过 harness 执行 SoccerWiki / GameDataset 检索工具。
- 基于 evidence coverage、tool validity、answer correctness 等指标过滤高质量轨迹， 蒸馏 Qwen2.5-7B-Instruct LoRA planner。
- 设计 A/B 实验矩阵，对比原始 Agent、harness-enhanced Agent、base Qwen 与 SFT planner；小样本预研中 observation 使用率由 17.5% 提升至 72.5%，重复搜索和 max-step 问题降为 0。
SoccerAgent
Tool-use
LoRA Planner
Trajectory Filtering
Technical Stack
技术能力
后训练与数据
LoRA / QLoRA
SFT 数据构造
DPO
PPO
GRPO
OPD-like
Agent 与工具调用
Tool-use Agent
trajectory harness
runtime checks
failure taxonomy
TAU2-Bench
大模型与工程
Qwen2.5 / Qwen3.5
DeepSeek V4
Python
schema design
数据导出与过滤
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