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关于我

我是洪运，目前是复旦大学计算机科学专业的本科生，同时在德克萨斯大学奥斯汀分校（UT Austin）进行交换学习。我的研究兴趣包括机器学习、机器人学（Robotics）和自动驾驶。

“So we beat on, boats against the current.”

当前研究

ChatGPT-o1 模型复现与反思能力提升研究

研究助理 | 复旦大学自然语言处理实验室
2024年9月 - 2025年6月

在黄萱菁教授的指导下，研究如何将自查和纠错机制引入模型推理中，以提高模型在复杂任务中的表现。主要职责包括：

• 基于 Llama3.1-8b-instruct 合成和训练 Self-Critic 数据
• 使用多种策略生成从错误到正确的”反思”答案
• 构建基于树搜索推理的复杂反思路径
• 使用 GSM8K 测试集评估性能

部分可观测环境下的自动驾驶风险地图学习

核心研究员 | 复旦大学 MagicLab
2024年10月 - 2025年5月

在丁文超教授指导下进行自动驾驶风险地图研究：

• 利用时空建模构建动态风险场
• 结合扩散模型与梯度优化生成逼真的交通场景
• 设计轻量级神经网络实现高效风险预测
• 研究成果已投稿至 IEEE Robotics and Automation Letters (RAL)

教育经历

专业技能

• 机器学习: 完成李宏毅 ML2022 全部课程与实验
• 深度学习: 熟悉 CNN, RNN, LSTM, Transformer, GAN, Diffusion Models, PyTorch
• 编程语言: C, C++, Python, Java, LaTeX
• AI驱动系统: 自动驾驶（规划、预测、决策）
• 计算机视觉: 多视图几何、三维重建、目标检测
• 数据结构: 修读复旦大学《数据结构（荣誉）》课程
• 语言: 中文（母语）、英语（流利）

精选项目

LCDP-Sim: 基于语言条件的扩散策略

2025年12月 - 至今 | GitHub

• 基于 Diffusion Policy 的端到端视觉-语言-动作 (VLA) 系统
• 将 RGB 图像和自然语言指令映射为机器人控制信号
• 集成 CLIP 文本编码器和基于 U-Net 的 DDPM/DDIM 架构

MapNavigation

2024年12月 - 至今 | GitHub

• 结合 OpenStreetMap 数据与高德地图 API 的导航系统
• 支持混合选点、详细路线信息显示和多种道路类型
• 独立开发并长期维护

NeuralStyle

2025年6月 - 至今 | GitHub

• 模块化的神经风格迁移工具包
• 支持批量处理和自动化生成工作流
• 提供交互式 Web 界面和可配置管道

联系方式

📧 邮箱: 23300240019@m.fudan.edu.cn
📍 地址: 中国上海
📱 电话: 158-0701-0023
💻 GitHub: @16yunH