Kenny Ponders.肯玩 AI
ABOUT KENNY

在研究与实践之间。

我是 Kenny Wu,一名在深圳工作的 AI 工程师。我的工作涉及语言系统、多模态生成和本地优先工具:从检索信息,到组织上下文,再到让模型产出连贯、可用的作品。

工作经历

AI 漫剧生成与分镜自动化

系统设计与研发 · 从剧本到分镜

从 0 到 1 建设分镜自动化系统,将剧本解析、叙事时间线、场景分析与镜头生成串成完整流程。围绕多集创作,推进角色、场景和道具资产复用,并完善任务调度与质量评估,让后续剧集能沿用此前建立的创作上下文。

展开工作内容
  • 建立从剧本到分镜的分阶段流程,校验原文内容是否完整覆盖,并将镜头绑定到明确的角色与场景。
  • 实现逐集滚动执行,管理跨集角色身份、场景与道具资产,结合分阶段缓存减少重复计算。
  • 建设 API 服务与任务依赖调度,通过固定样本评估角色匹配、场景一致性和镜头连贯性,持续修正生成规则。

短剧跨集人物身份一致性

人物身份建模 · 成片流程集成

围绕短剧智能剪辑中“同一个人跨集出现,却被识别为不同人物”的问题,建设跨集身份对齐链路。将集内人物聚合、全局身份与视频理解结果关联,并接入成片流程,让下游剪辑能够围绕持续一致的人物主线组织素材。

展开工作内容
  • 建立集内人物聚合与跨集身份库,以稳定标识连接人物的不同出场片段,减少仅依赖人名或外观描述造成的混淆。
  • 将视频理解中的人物实体对齐到身份结果,并设计别名、未知身份、语义冲突与人工纠正的处理规则。
  • 把独立身份服务接入成片流程,完善接口、并发调度与缓存复用,并针对人物消歧环节开展性能优化。

企业 RAG 与安全审核

核心算法工程

围绕企业资料检索与内部安全审核,使用分层切片、多阶段检索和动态阈值组织信息获取流程,并通过提示词辅助审核。

展开工作内容
  • 分层切片、多阶段检索与动态阈值。
  • 面向内部安全审核的提示词辅助流程。

研究与论文

获奖经历

CAIL 法律智能挑战赛

Challenge of AI in Law

  • 二等奖 · 类案检索任务(Legal Case Retrieval)
  • 三等奖 · 信息抽取任务(Information Extraction)
  • 三等奖 · 司法考试任务(Judicial Examination)

广西高校人工智能设计大赛

一等奖

地铁客流预测(Subway Passenger Flow Prediction)

广西高校人工智能设计大赛

二等奖

中证指数预测(CSI Index Prediction)

反复回到的三个问题

什么值得成为长期上下文? ↗

Agent 怎样解释决定,又不制造噪声? ↗

什么约束能让模型产出可靠作品? ↗

屏幕之外

听一点音乐,读几页书,走一段路。

给注意力换一种节奏,也给还没想明白的问题留一点空间。

欢迎交换想法。

关于合作、上下文难题,或一个不同的看法。

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