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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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。
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。
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。
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%。
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。
Junlin Zhu, Jiaye Wu, Xudong Luo, Jie Liu
Jiaye Wu, Xudong Luo
China AI and Law Challenge

一等奖
地铁客流预测(Subway Passenger Flow Prediction)
二等奖
中证指数预测(CSI Index Prediction)
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。
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