wac81
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个人介绍

19年研发经验,深度的技术积累,技术栈范围广泛,具备多种技术架构选型与开发的实 践,文本、语音、推荐、图像方向算法;主导类ChatGPT大模型训练和调优工作;完成模型完整训练及类似效果复现;主导完成ChatGPT 能力边界探寻以及大模型在保险领域相关应用落地工作。  主导研发知识图谱(包含 15w 主节点)、事理图谱(包含 1w+主节点);主导研发推荐系 统,为企业主提供 KOL 的扩展推荐。  主导优化训练新 ASR 语音识别算法,研发新 TTS 模型;语音分割算法;  主导智能对话技术含 IR-based QA、规则(AIML)、开放域对话生成、任务型对话、结构 化 QA(基于知识图谱)等对话形态设计与实现。  研发内容推荐算法;研发基于 Lookalike(相似人群定向扩展)算法;影响力排序算法; 智能时段排序算法等。  主导场景识别、表情识别、目标检测、美学评测算法开发,主导研发以图搜图工程化等 技术框架。熟悉深度模型压缩并工程化上线。  研发大型消息推送系统、云计算(基于 OpenStack 框架)、微服务架构、内容管理系统。

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技能

深度学习
图像识别
语音识别
自然语言处理
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作品
大模型应用RAG(demo)

1.支持多个大模型同时服务,图像生成/文本生成/视频 等全域开源大模型; 2.支持910b/tpu/cpu/gpu部署,支持单卡和多卡混合部署,并发支持; 3.demo使用了3种大模型, 2层级分支处理逻辑, 实现了订腾讯会议、代码解释生成、图片生成和处理一般问题; 4.深度支持RAG,检索增强生成,层次化知识存储;demo支持上传文档,体验专属个人助手(用完即删不会存档,txt或md文件); 5.全套代码独有,支持前后端定制,支持大模型预训练/指令微调 等微调工作; 6.给出和现有系统混合协作的解决方案;

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2024-03-01 15:32
python中文文本数据增强包-textda

python中文文本数据增强包: 调用简单示例: from textda.data_expansion import * print(data_expansion('生活里的惬意,无需等到春暖花开')) output: ['生活里面的惬意,无需等到春暖花开', '生活里的等到春暖花开', '生活里无需惬意,的等到春暖花开', '生活里的惬意,无需等到春暖花开', '生活里的惬意,并不需要等到春暖花开', '生活无需的惬意,里等到春暖花开', '生活里的惬意,等到无需春暖花开']

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2023-05-02 13:58
FinRL-参与者

量化金融的深度强化学习 我们的使命:高效自动化交易。我们不断开发和共享金融代码。 我们的愿景:人工智能社区在过去十年中积累了开源代码海洋。将这些知识和工程属性应用于金融将引发从传统交易程序到自动化机器学习方法的范式转变,甚至是金融领域的 RLOps。 FinRL(网站)是第一个探索深度强化学习在金融领域的巨大潜力的开源项目。我们帮助从业者使用深度强化学习 (DRL) 制定交易策略。 FinRL 生态系统是一个统一的框架,包括各种市场、最先进的算法、金融任务(投资组合管理、加密货币交易、高频交易)、实时交易等。

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2023-05-02 13:59

1 人评论
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用户86776
imdao
合作顺利
更新于: 2023-05-09 浏览: 303