自我评价
我是一名数据科学与大数据技术专业的学生，对 Web 全栈开发和人工智能有着浓厚的兴趣。具备扎实的编程基础与良好的面向对象编程思想，熟练掌握 Java、Python 等主流编程语言，熟悉 Spring Boot 后端框架和 Vue 前端框架。
在校期间积极参与项目开发和实践活动，主导过多个基于 AI 技术的实际应用项目，具备独立完成系统架构设计与核心模块开发的能力。熟练运用 Cursor、Claude Code 等 AI 编程工具，实践 Vibe Coding 开发模式，显著提升开发效率。
积极，自信，大胆，沟通力强。成熟稳重，责任心强，心态稳定，敢于担当重任；接受能力强，能迅速接受新的理论与技能。
数据科学与大数据技术 · 2023.09 ~ 至今
主修课程
独立完成 · 核心开发者
项目概述
设计并实现了一个融合传统检索与 AI 问答的特种设备法规平台，支持用户上传法规文档并自动完成解析与索引构建，实现文档的结构化存储与多维度组合检索（支持设备类别、国家、章节等条件）。引入 RAG（检索增强生成）架构，基于 Coze 平台构建领域知识库，支持自然语言智能问答，回答结果可追溯原文出处，有效降低大模型幻觉。
主要工作
学术论文
Adaptive Hybrid Retrieval-Augmented Generation with Cascaded NLI Verification for University Regulation Question Answering（第三作者）—— 负责特种设备文档数据处理与验证平台搭建，为课题组发表的核心论文提供实验数据支撑与算法验证环境。
项目概述
为解决校园医保政策查询效率低、信息不准确的问题，设计并实现了 RAG 式智能问答系统。后端基于 Spring Boot 搭建核心服务，前端使用 Vue 构建交互界面，政策文档通过 Elasticsearch 进行索引与高效检索，结合 Coze 大语言模型生成基于政策原文的可靠回答。
主要工作
项目概述
构建端到端的中文姓名性别预测系统，基于 bert-base-chinese 预训练模型进行微调优化，将模型准确率从基线 60% 提升至 88.7%。可广泛应用于用户画像构建、数据统计分析、智能表单填写辅助等场景。
主要工作
项目概述
复现 GPT-2 核心架构，独立实现自注意力机制与 Transformer 解码器模块，深入探索大语言模型的底层原理与训练逻辑。完成从数据加载、字符级分词到自回归训练的全流程开发，并成功将模型迁移到中文语料，实现中文新闻生成。
主要工作
活动策划与执行
部门管理