小柚

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个人总结

计算机专业应届生,专注生成式 AI 与世界模型研究。熟练掌握 PyTorch 框架及 Diffusion、Flow-Matching 等前沿算法,具备扎实的数学基础与代码落地能力。曾在制造业场景下完成视频生成模型优化,期待在工业仿真与数字孪生领域贡献技术价值。

工作经历

生成算法实习生

宁德时代

2025-07 - 2025-10
  • 参与电池产线缺陷检测的世界模型预研,利用 Diffusion 模型生成罕见缺陷样本,将训练集多样性提升 40%,有效缓解了长尾分布导致的漏检问题。
  • 基于 Flow-Matching 重构原有的视频预测模块,在保持同等精度的前提下,将推理延迟从 120ms 降低至 85ms,满足了产线实时性要求。

项目经历

基于 Latent Diffusion 的工业场景仿真系统

个人独立项目

2024-11 - 2025-05
  • 设计并实现了一套针对机械臂操作场景的潜在扩散模型,通过引入时间一致性约束,解决了传统生成模型在连续帧间闪烁的问题。
  • 在自建数据集上训练模型,生成的 1080P 视频序列 FID 分数达到 18.5,相比基线模型下降 15%,并成功部署于本地服务器进行演示。

多模态世界模型状态预测研究

校级科研立项

2024-03 - 2024-12
  • 探索结合视觉与传感器数据的状态预测方法,采用 Transformer 架构融合多源信息,在复杂动态环境下的轨迹预测准确率提升了 12%。
  • 负责数据清洗与增强流程搭建,编写自动化脚本处理超过 5TB 的原始日志数据,将数据预处理效率提升 3 倍。

教育背景

广东工业大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · CUDA

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face

核心算法

Diffusion Models · Flow-Matching · Transformers · GANs

工具与平台

Linux · Docker · Git · WandB

技术类进阶2026/6/15

世界模型算法工程师简历范文(人工智能/制造业校招)

世界模型算法工程师 人工智能/制造业 应届生

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核心亮点

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适用人群

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