RAG 与大模型应用 · 2026.06–07
车载手册 RAG
基于车主手册的问答与训练数据流水线，结合 FAISS + BM25 混合检索、问题改写、车型元数据和证据校验，支持多轮上下文与结构化语料输出。
为 SFT/LoRA 数据流程提供可追溯证据与 JSON/JSONL 输出。
查看车载手册 RAG 源码（新窗口）朱凯睿 / kerrypig
Kairui Zhu.
以统计思维，连接智能与实践。
多伦多大学本科生，学习计算机科学、统计学与应用数学。我关注 RAG、大模型应用与交互工具，将数据和模型连接到实际系统。
多伦多大学UofT ’27
保持好奇，持续构建。向下探索
01 / 关于我
从可靠证据，到可用软件。
我将统计思维应用于 AI 工程，参与过车载手册问答、可追溯训练数据构建和多模态 CAD 插件原型开发。我关注检索、模型与交互界面如何协作，让技术服务于具体问题。
当前关注
01RAG 与有据可查的回答02大模型应用与 Agent 工作流03统计学习与交互工具
02 / 精选项目
把想法做出来。
围绕 AI 工程、机器学习与统计计算的一些实践。
多模态 CAD 原型 · 2025.06–08
CrownCAD 智能插件
连接文本、工程图、多视图和点云输入的 CAD 插件原型，提供模型预览与导出流程；参与前后端联调、上传导出接口和标准件匹配。
团队项目 · CAD/CG & GDC 2025 智能 CAD 生成与参数化建模挑战赛一等奖。
查看 CrownCAD 插件源码（新窗口）机器学习 · 团队课程项目
名画分类
根据问卷回答预测其描述的名画类别，结合结构化特征、TF-IDF 文本与逻辑回归，并使用 NumPy 和 Pandas 完成推理。
留出测试集准确率 90.24% · 五折交叉验证准确率 88.37% ± 0.83%。
查看名画分类项目源码（新窗口）统计计算 · 团队项目
偏差与方差交互实验
参与开发 R 包与 Shiny 应用，通过蒙特卡洛模拟探索模型复杂度，以交互图表比较回归模型、分解预测误差，并支持结果导出。
查看偏差与方差交互实验源码（新窗口）03 / 经历
在实际问题中学习。
2026.05–07
华为
大模型算法实习生
参与车载助手的手册 RAG 与可追溯训练数据构建，开展车型检索约束、证据校验和 JSON/JSONL 结构化输出工作，为 SFT/LoRA 数据流程提供支持。
2025.05–08
哈尔滨工程大学
研究助理
参与多模态 CAD 研究与 CrownCAD 插件原型开发，串联数据整理、模型预览、标准件匹配和格式导出流程，并协助构建 300 余条标准件多模态样本。
04 / 教育
以数据与计算为基础。
2023.09–2027.06 · 预计毕业
多伦多大学
荣誉理学学士 · 在读
计算机科学主修 · 统计学 · 应用数学
GPA 3.7 / 4.0Dean’s List / 院长名单
机器学习深度学习时间序列分析统计学习方法高维数据方法动力系统与混沌
05 / 联系
寻找 AI / RAG 相关实习
一起做点有用的东西。
我正在寻找 AI、RAG 和大模型应用开发相关实习，也欢迎交流项目想法与软件合作机会。