作为核心成员参与国家自然科学基金重点项目，提出多模态大模型推理效率优化方法，相关成果发表于ICLR 2023 workshop

担任人工智能实验室副负责人，策划并执行25场前沿技术讲座，推动4个学生AI创业项目落地孵化

主导医疗影像多模态大模型研发，创新性引入三维CT与病理切片联合建模，使病灶检测准确率提升22%，推理耗时降低35%

协同产品团队完成三甲医院智能辅助诊断系统部署，覆盖肺癌、脑卒中等6个病种，系统上线后医生诊断效率提升40%

构建模型压缩与量化方法论，将参数量从800亿压缩至300亿，在保持性能的前提下使云端推理成本降低60%

设计知识蒸馏框架，将大模型能力迁移至移动端设备，使手机本地推理速度提升3倍，功耗降低50%

开发对话式AI知识图谱构建工具，支持医疗、法律等垂直领域动态知识更新，日均处理实体关系10万+条

推动模型训练集群自动化调度系统落地，资源利用率从45%提升至82%，年节省算力成本超千万

构建CT/MRI/病理切片联合训练框架，设计跨模态注意力机制，使肺结节检测AUC提升至0.96

开发联邦学习模块实现多医院数据隐私保护训练，在10家三甲医院验证场景中保持92%准确率

主导模型轻量化部署，通过知识蒸馏与量化技术将推理耗时压缩至80ms，满足急诊场景实时性要求

改进时间序列预测模块，提出3D-U-Net架构变体，视频生成连贯性提升35%

设计动态计算图剪枝算法，训练显存占用降低40%，支持8K分辨率视频生成

构建对抗样本防护机制，有效抵御98.7%的生成内容污染攻击，成果申请国家发明专利

在NeurIPS 2023发表论文《动态稀疏化推理框架在医疗问答中的应用》，实现模型推理速度提升40%

担任ICLR 2024程序委员会委员，评审报告获 Outstanding Reviewer 奖项

主导开发医疗知识问答开源工具包MediQA，GitHub社区星标突破20k，服务企业用户50+

在QCon上海2023发表主题演讲《多模态大模型在医疗场景中的实践与优化》