Hi~
我是Terminal,就读于北京某211高校,热衷于学习新知识,也习惯在真实项目开发中持续打磨工程能力。
读研期间参与实验室科研平台建设,独立完成项目配套工具链与最终Demo系统开发,助力团队获批北京市重点实验室。
曾在索尼中国研究院有过一段20个月的研发实习,主要集中在大模型应用开发,做过适用于高纬数据矩阵的RAG检索系统和Prompt Engineering,包括非文本CSI数据的结构化解析、波形相似度召回,以及Zero-shot、Few-shot和CoT提示词设计,同时也负责过无线感知算法的设计与部署。
熟悉大模型应用层技术栈,具备RAG系统搭建与全链路优化经验,掌握基于LangGraph的Agent系统开发;了解大模型预训练与SFT流程,并拥有多模态大模型微调实践经历。
将RAG思路应用到5G CSI人体动作识别中,实现高精度的信号检索与分类
基于LLM的无线信号理解方案,实现零样本/少样本姿态识别
5G通感一体化人体姿态感知系统,实现从无线信号到2D姿态的回归预测
基于OpenAirInterface的5G端到端实验平台,实现体感控制游戏
收集SRS信号并计算信道矩阵H,完成CSI数据可视化与本地保存
使用YOLOv8替代BodyTracking SDK,实时生成2D人体姿态标签
以视觉帧为基准匹配5G CSI数据包,生成逐帧对齐的无线数据
整合CSI动作分类与骨架姿态规则,将5G感知结果映射为游戏控制