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KENNY WU / SHENZHEN / AI ENGINEER

镜头背后,
是同一个人。

我是 Kenny Wu,一名在深圳的 AI 工程师。经历从 NLP 与信息检索,延伸到多模态理解与内容生成。我最关心的一件事,是如何把前沿模型能力,扎扎实实做成稳定好用的产品。

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Kenny Wu 肖像
KENNY WU / 吴嘉业
ONE PERSON / FOUR STATES
EXPERIENCE / SELECTED

做事的轨迹

AI 漫剧生成系统

项目技术侧负责人。统筹剧本理解、角色资产与分镜生成,建立质检与恢复机制。

≈18% → 9.53% 固定评测集问题率

短剧智能剪辑与人物身份一致性

围绕跨集角色对齐与高光检索,让自动化剪辑始终咬住同一主角。

1285s → 24s 10 集测试样本,身份消歧
更多经历、研究与日常

工作经历

AI 漫剧生成系统

项目技术侧负责人

统筹端到端技术方案,打通剧本理解、角色资产提取与分镜生成全流程;建立自动化质检与验收标准,让长生成任务可评估、能自愈。

固定评测集:动作过载与景别失当问题率约 18% → 9.53%。一次真实运行中,20 集任务遇中间报错自动恢复,完整跑完。

展开工作与成果
  • 拆解结构化分镜与多镜头生成,引入独立的质检打分与有成本上限的纠错机制。
  • 在固定评测集上,动作过载与景别失当问题率由约 18% 降至 9.53%(相对降低约 47%)。
  • 落地 LLM 熔断、动态并发与断点自愈;在 20 集长任务实测中,遇偶发报错可自动恢复并完成交付。

短剧智能剪辑与人物身份一致性

方向主导

针对多集短剧剪辑中人物“忽变、认错”的痛点,设计跨集角色对齐与高光检索链路,让自动化剪辑始终咬住同一主角。

一个 10 集测试样本:身份消歧 1285 秒 → 24 秒;理解调度 23 分钟 → 约 5–6 分钟。

展开工作与成果
  • 优化底层数据服务、并发调度与特征缓存,将多模态模型接入高并发的成片管线。
  • 在 10 集测试样本中,角色消歧耗时从 1285 秒降至 24 秒(耗时减少约 98%);理解调度从 23 分钟缩短至约 5–6 分钟。

电商文案风格化

核心算法工程师

为数字人带货场景打造商品文案风格化改写链路,覆盖训练集构建、模型微调到自动化评测全流程。

基于 Qwen2.5-7B 完成 SFT,支持 5 类文案风格。

展开工作与成果
  • 设计“原文—风格画像—改写文案”的数据生成管道,配合多维度自动评测保证改写质量。
  • 基于 Qwen2.5-7B 完成监督微调(SFT),支持 5 种文案风格,并利用结构化风格约束解决训练 loss 震荡问题。

企业文档问答、安全审核与意图识别

核心算法工程师

负责企业级 RAG 问答、大模型安全审核与语音机器人意图识别,围绕检索准确率与交互质量打磨完整链路。

内部测试:召回率与问答准确率约 90%。

展开工作与成果
  • 结合文档段落层级树、多路召回与动态阈值过滤,内部测试集召回率与问答准确率达约 90%。
  • 结合向量语义匹配与规则过滤搭建内容风控体系,顺利支持内部大模型算法备案。
  • 使用 AC 自动机与倒排索引优化关键词匹配,大幅提升多意图识别的速度与召回率。

智能搜索与会话分析

NLP 算法管培

参与智能搜索、Text2SQL 与社媒咨询会话分析,承担查询理解、相似问法聚合和未知问题发现模块。

展开工作与成果
  • 基于数据库 Schema 自动生成 SQL 模板与口语化业务解释,方便非技术人员直观校验。
  • 基于对比学习句向量与层次聚类(HDBSCAN),从海量咨询记录中自动挖掘高频新问题,持续沉淀知识库。

研究与论文

获奖经历

CAIL 法律智能挑战赛

China AI and Law Challenge

  • 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)
CCL 会议现场的双人合影
CCL 会议现场
和刘知远老师合影。

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。

专业资料与联系

Google Scholar ↗ · GitHub ↗ · CV ↗

jdlow@live.cn ↗
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