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在 Kaggle 的 Jigsaw 多语言毒性评论检测竞赛中获得银牌(Top 4%),独立完成数据增强、对抗训练和模型融合,积累了低资源语言处理的实战经验。
向开源项目 LangChain-ChatGLM 贡献了面向中文对话场景的标注数据清洗脚本,并编写了对话质量评估指南,被社区采纳并获得 200+ star。
我对语言背后的逻辑与边界充满好奇,享受从数据标注到模型反馈的反复打磨,追求让AI真正理解人的意图。做事严谨,对数据质量有近乎偏执的敏感,习惯在业务需求与技术方案之间寻找可落地的平衡点。具备全局视角,善于将复杂需求拆解为可执行、可评估的训练目标,同时保持对前沿方法的持续关注。期待在AI训练师岗位上持续深耕,让每一次交互都更贴近真实场景。
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