中建材卓材科技2026暑期实习：央企供应链岗值不值得投？
解读中建材卓材科技2026日常实习招聘。背靠中国建材集团，核心业务为建材供应链与工业品电商。适合电商、供应链、财会及计算机专业学生，主打央企平台背书，非严格转正夏令营，长期人力补充性质明显。
小柚
13800138000|xiaoyou_dev@163.com|北京市
个人总结
计算机专业应届生，专注大模型算法方向。深入理解Transformer架构与RLHF全流程，具备多模态数据处理经验。在字节跳动实习期间参与对话模型优化，通过改进注意力机制将推理延迟降低15%。热爱技术攻坚，期待在AI领域持续深耕。
工作经历
大模型算法实习生
字节跳动
- 参与豆包大模型对话能力的迭代优化，针对长文本场景下的注意力分散问题，提出一种稀疏注意力改进方案，在保持 perplexity 不变的前提下，将推理速度提升约 15%。
- 负责构建垂直领域的指令微调数据集，清洗并标注了 5 万条高质量问答对，利用 LoRA 技术进行参数高效微调，使模型在特定任务上的准确率提升了 8 个百分点。
- 协助团队搭建 RLHF 奖励模型评估流水线，通过引入多维度的反馈信号，有效缓解了模型生成的幻觉问题，人工评测满意度从 3.5 分提升至 4.2 分。
项目经历
基于多模态大模型的医疗影像辅助诊断系统
个人独立项目
- 设计并实现了一个融合 CT 影像与电子病历文本的多模态诊断模型，采用 CLIP 架构对齐图像与文本特征，解决了传统单模态模型信息利用率低的问题。
- 在公开数据集 LIDC-IDRI 上进行验证，模型对肺结节良恶性的分类准确率达到 92%，相比纯文本基线模型提升了 11%，相关代码已开源并获得 200+ Star。
- 使用 PyTorch 重构了模型训练流程，引入混合精度训练与梯度累积策略，将显存占用降低了 40%，使得在单卡 24G 环境下也能完成 batch_size 为 32 的训练。
轻量级中文法律大模型微调与实践
校企合作课题
- 基于 ChatGLM3-6B 基座模型，构建包含 10 万条法律条文与判例的预训练语料，通过全量微调使其具备基础的法律咨询能力。
- 针对法律场景对事实准确性的高要求，设计了基于检索增强生成（RAG）的回复机制，将模型回答的法条引用准确率从 65% 提升至 88%。
- 主导模型量化部署工作，使用 INT8 量化技术将模型体积压缩至原来的 1/4，推理耗时减少 30%，成功部署于学校法律服务小程序中。
教育背景
杭州电子科技大学
本科 · 计算机科学与技术
技能专长
编程语言
Python · C++ · SQL
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers
大模型技术
Transformer 架构 · RLHF · LoRA · Prompt Engineering · RAG
多模态算法
CLIP · BLIP · Vision Transformer · 多模态融合
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适用人群
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