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林子杨

AI软件开发工程师

深圳智软通科技有限公司

个人简介

我是深圳智软通科技有限公司的AI软件开发工程师，专注于RAG技术应用和基于多模态语音模型的实时对话智能体应用开发。我于2022年7月获得谢菲尔德大学计算机科学与人工智能学士学位，在那里我完成了题为"GLOM for Automatic Speech Recognition"的毕业论文项目（在自动语音识别领域参考GLOM架构理念，设计开发拥有更佳可解释性的表征学习模型），该项目由Anton Ragni博士指导。

兴趣爱好

  • 大型语言模型与应用开发
  • 检索增强生成技术(RAG)
  • 多模态学习
  • 语音处理
  • 机器学习基础

教育经历

  • 计算机科学与人工智能学士学位, 2018-2022

    谢菲尔德大学

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项目

2020 评估编辑新闻标题的幽默程度

该项目旨在开发评估编辑新闻标题幽默程度的潜在解决方案

经历

 
 
 
 
 

AI软件开发工程师

深圳智软通科技有限公司

2024年3月 – 现在 深圳
工作职责包括：

  • 基于检索增强生成(RAG)技术设计和开发智能系统
  • 参与高级提示工程实践，提高大语言模型应用效果
  • 开发金融数据分析和政务问答智能体
  • 参与公司专有的多模态低延迟实时语音对话智能体开发
  • 基于vLLM和llama.cpp优化部署大型语言模型和嵌入模型
 
 
 
 
 

软件开发工程师

深圳市计量质量检测研究院

2022年11月 – 2024年3月 深圳
工作职责包括：

  • 开发电动汽车充电站验证平台网站
  • 电子元件CT在线检测项目开发
  • 基于计算机视觉技术开发工业相机应用
  • 参与基于Qt框架的跨平台应用开发
 
 
 
 
 

活动组织负责人

谢菲尔德大学人工智能社团

2020年9月 – 2021年7月 谢菲尔德，英国
负责在学期期间主持和组织AI相关学习项目（规划研讨会或校友讲座）。
 
 
 
 
 

暑期研习生

伦敦帝国理工学院

2020年6月 – 2020年7月 线上
参与由Lucia Specia教授指导的2020年NLP在线研究夏季项目，开发回归和分类模型来评估编辑后新闻标题的幽默程度。

专业知识

大型语言模型

Transformer架构、注意力机制、自监督学习、微调技术

提示工程

少样本学习、思维链、ReAct框架、提示模板设计

检索增强生成

向量检索、混合检索策略、文档分块、上下文优化

多模态学习

跨模态信息融合、多模态表示学习、对齐技术

机器学习基础

深度学习、强化学习、自然语言处理、计算机视觉

数学基础

线性代数、多变量微积分、概率论

热门文章标签

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