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昕彤

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之舟

MKT | 26 fall JHU Comm

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RustSoul

👋211本金融专业,国商研1在读,人工智能算法岗实习近一年。 🥽base 北京 🛹intj,高s 🏸目前主业:折腾论文,写代码做项目,正在申请ai/ai交叉领域的phd 🍶喜欢写代码,听音乐,投资(现在沉迷于写代码,退出市场比较久了)运动(骑车,拳击,羽毛球),交朋友。 🎂项目经历: 机缘巧合跟着做量化的导师引入了门,有了对大数据,机器学习和金融宏观上和技术栈上的认识,引进门后。去年年末又机缘巧合在人工智能公司实习至今,在此期间在项目中学,抱着"只做难而正确的事"的出发点,攻坚克难,积极向计算机与人工智能等专业的的科班生学习请教,看github开源项目学习,积累了一些开发和算法技术。坚信复杂的,难的,别人不愿意做或者做不好的事情才是一个人培养能力最快的路径。在此期间也是完成了一个多租户多模态多agent的项目,虽然目前还有很多要学习或者补充的知识,但是在项目中干,干中学,有空就快速体系化学习补全一块领域全部的知识点,以及长期高强度专注相信可以逐渐追上科班生的技术水平。 🍵开发技能: 编程语言上:精通python,是主要语言,熟悉sql,看得懂html+css+js+vue前端代码,go语言看完了入门课程,正在学习rust; 编程范式上:熟练运用oop和async/await异步编程,同时熟悉函数式编程思想,有良好的代码规范,高内聚低耦合的模块化代码管理; 容器化及操作系统基础:熟练使用docker,dockerfile,docker-compose,k3s等技术,熟练使用git进行版本管理,linux命令行及各类工具使用,以及网络代理配置等; AI工程化:有全流程独立开发中小型通用agent产品的经验(单一项目接近3w行代码,涉及redis缓存,minio对象存储,pg数据库,模块化服务部署等,语言包括python,ts, sql),包括产品设计,架构设计,技术选型,方案落实,数据库建模,写代码,写文档和维护的经验; AI模型层:可以基于llamafactory,easydateset,swanlab等开源工具进行模型的微调与训练,熟悉llm,多模态大模型,embedding,及clip等模型的基础架构,以及使用vllm进行部署推理,熟悉pytorch,有多卡训练经验。

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嘿~野草

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谭柘

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李之圆

scienceclaw技术负责人

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ღ東emm

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AI Native找联创

我们正在开发一款婚恋匹配神器,用户注册后预约时间,坐等ai来电,通过聊天语音分析,ai会自动做匹配,如果匹配上就拉群聊帮他破冰和暖场,最后如果双方愿意见面,AI还自动帮他们订餐厅。 全程ai引导,用户用最懒的办法,只用动动嘴就可以了。商业模式上,不是按信息差收费,而是确认见面后自动订餐厅时,直接按交付service收费。目前美国已经有跑通的商业模式了(known产品),他们每推荐5对用户见面,其中有4对真的会线下见面,所以我们打算借鉴美国的模式来做中国版本。 • 创新性产品使用流程: [注册] → [AI语音电话20-40分钟轻松聊天] → [语音情感分析] → [精准匹配] → [满意,确认线上聊天]→[AI参与聊天帮助破冰] → [满意,确认见面] → [AI订餐建议] → [约会前提醒] →[约会后AI总结] → [口碑分享] • 与传统平台的核心差异化优势: 1.利AI重塑了用户体验流程(用户不是先填资料,而是先接听经过心理咨询师训练过的AI来电,而且通过设置不同的情景,比如模拟用户的老板,在用户女朋友生病的情况下,但下班后又让他去陪大客户吃饭,来观察用户的反应。让用户带入角色,在有趣的环境下完成聊天。而且我们会将经过验证信效度的量表翻译成ai聊天的提纲,进而提高测量的精准度。 2.极大改进了“气场”匹配准确度:我们认为用户聊天第一瞬间最重要的是“气场”是否匹配,而不是三观性格是否匹配。打个比方,气场相投可以概括为“一唱一和”的程度,比如同一个话题,用户表达相似观点的同时,利用语音、语调、语气、语速、停顿、基频等维度,可以测量与观点同时产生的“气场”类型:比如用户在什么点上沉默,在什么点上发笑,同样的的梗能不能接住。同时我们也会引入情感计算相关的量表,从而有效解决了“气场不投见光死”的问题 。 3.按交付服务付费:不见面不收费,用户确认见面后, 收取服务费(自动给与用户订餐厅建议,协调时间,约会前给提醒,约会后帮忙总结复盘等) 4.全流程AI引导:从AI了解用户,到用户相互电话会,到用户线下约会, AI全程引导,在保证每一步用户有充分的知情权和修改权的情况下,实现“一条龙”服务。 团队毕业于自上海交大、北大、南京大学等学校,具有心理学+情感计算背景,目前在找可做多Agent架构设计的技术联创,一起将产品工程化做出来。