🎓 控制工程硕士 @ 浙江大学,本科 @ 北京科技大学自动化 🔬 研究方向:大模型微调与知识注入 · 工业数据智能 · Agent 工程化 💼 算法实习 @ 腾讯(游戏 LLM 应用方向) 🏭 产学研合作:杭氧集团(深冷空分行业龙头) 🎯 2026 秋招求职中,目标算法岗(LLM / Agent 应用) 💡 信念:让工业数据"听得懂人话",用 AI 降低专业分析门槛
一作论文,投稿 CAC 2026,审稿中
针对通用大模型在工业诊断场景下凭空编造机理与数据的问题,提出以运行知识卡片(Operational Knowledge Card)为中介的监督微调范式,把非结构化的专家经验蒸馏成可校验的结构化训练信号。
| 指标 | 基线 QA-SFT | OKC-SFT |
|---|---|---|
| 幻觉率 | 34.4% | 15.6% |
| 结构完整率 | 未约束 | 99.8% |
| 关键点覆盖率 | 低 | 0.7378 |
实验设置:Qwen2.5-7B + LoRA,611 条 OKC-SFT 训练样本对照 858 条 QA-SFT 基线,61 条测试集,场景为空分装置粗氩塔氮塞。
📦 配套数据集已开源 → OKC-SFT-Dataset
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| 项目 | 说明 |
|---|---|
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| dsh-plugin-asmemory | 动作状态记忆引擎,带趋势 / 异常 / 因果分析的时序记忆插件 |
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| pc-doctor | 中英双语电脑健康检查技能,只读、保守阈值、轻量与深度双模式 |
| openclaw-scholar-pack | 学术助手技能包 |
| word-mail-merge-batch-sender | Word + Outlook VBA 批量邮件工具,支持按行附件 |
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