简历

教育经历

• 计算机科学技术 本科，复旦大学，中国上海，2023.09 - 2027.07（预计）
• 计算机科学 交换生，德克萨斯大学奥斯汀分校，美国奥斯汀，2025.08 - 2025.12

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, GAN, Diffusion Model, 熟练掌握 PyTorch
• 数据结构: 修读复旦大学《数据结构（荣誉）》课程（孙未未教授），具备扎实的数据结构与算法设计能力
• 编程语言: C, C++, Python, Java, LaTeX
• 自动驾驶: 规划 (Planning)、预测 (Prediction)、决策 (Decision Making)
• 计算机视觉: 熟悉多视图几何、三维重建 (SfM/Stereo) 及相机标定；掌握目标检测、图像分割与光流估计技术
• 语言能力: 中文（母语）、英语（流利）

科研经历

• 大模型推理反思与自查机制研究
  • 研究助理 (导师: 黄萱菁)，中国上海，2024.09 - 2025.06
  • 基于 Llama3.1 探索类似 o1 的自查纠错机制
  • 设计基于树搜索与逆向推理的数据合成策略
  • 构建 Self-Critic 训练管线，在 GSM8K 测试集上验证了复杂逻辑推理能力的显著提升
• 部分可观测环境下的自动驾驶风险地图学习
  • 核心研究员 (导师: 丁文超)，中国上海，2024.10 - 2025.05
  • 研究成果已整理并投稿至 IEEE Robotics and Automation Letters (RAL)
  • 利用时空建模构建动态风险场，解决部分可观测下的安全预测问题
  • 提出结合扩散模型的场景生成算法解决数据稀缺问题
  • 设计轻量级网络实现实时高精度预测

项目经历

• LCDP-Sim: 基于语言条件的扩散策略机械臂控制系统
  • 独立开发者，2025.12 - 至今
  • 开发端到端 VLA 系统，利用 Diffusion Policy 将视觉与语言指令映射为高精度机械臂动作
  • 集成 CLIP 语义理解与 U-Net 动作生成，实现 Action Chunking (16步预测) 消除累积误差
  • 在 ManiSkill2 仿真环境中构建从数据采集、分布式训练到模型评估的完整闭环管线
• MapNavigation
  • 独立开发者，2024.12 - 至今
  • 结合 OpenStreetMap 数据与高德地图 API 的导航系统
  • 实现了混合选点（手动点击或位置搜索）、详细路线信息显示和多种道路类型支持
• NeuralStyle: 模块化神经风格迁移工具箱
  • 独立开发者，2025.06 - 至今
  • 基于 PyTorch 实现高度解耦的风格迁移库，支持多风格批处理与自动化生成工作流
  • 构建了基于 Web 的交互界面，允许用户在浏览器端上传图片并实时生成风格化结果

获奖情况

国际级

• 2024: Finalist, Water, sanitation, and hygiene for the prevention and care of neglected tropical diseases

国家级/省级

• 2025.05: 第五届美团商业分析精英大赛 优秀作品奖
• 2024.12: 全国大学生数学建模竞赛 (CUMCM) 三等奖
• 2023: Finalist, Full-stack AI development engineer skills training by NVIDIA

发表论文

Learning Risk Map for Autonomous Driving in Partially Observable Environments

Hong, Y., Ding, W. et al. (2025). "Learning Risk Map for Autonomous Driving in Partially Observable Environments." IEEE Robotics and Automation Letters (RAL). (Under Review)