Resume

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教育背景

南京大学, 苏州, 江苏
本科在读 智能科学与技术学院 (2023 – 至今)

• GPA: 4.43 / 5.00
• 专业课成绩: C语言程序设计基础(95)、高级程序设计(92)、人工智能导论(96)、数据结构与算法(98)、操作系统(89)、机器学习导论(89)、数据库概论(94)
• 荣誉奖项: 人民奖学金三等奖(2025)

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专业技能

• 编程语言: C/C++, Python, Lean4, Java, SQL, HTML/CSS, 熟悉 Linux 开发环境
• 熟悉 Pytorch 开发框架，熟悉多模态大模型的 SFT 和 RL 微调等常见方法，有智能体系统搭建经验
• 语言: 英语(TOEFL 111; CET-6 610; CET-4 659)

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科研经历

NeSyGeo: A Neuro-Symbolic Framework for Multimodal Geometric Reasoning Data Generation

2025年3月 – 2025年5月
共同第一作者, ICML 2025 AI4Math Workshop

我们提出神经符号框架 NeSyGeo，通过符号生成与多模态合成提升数据质量。

• 设计几何领域专用语言用于精准描述几何图形
• 构建数据合成管线，利用合成数据对多模态大模型进行 SFT 和 RL 微调，增强模型几何推理能力

Mind the Gap to Trustworthy LLM Agents: A Systematic Evaluation on Constraint Satisfaction for Real-World Travel Planning

2025年9月 – 2025年11月
共同第一作者, AAAI 2026 TrustAgent Workshop

我们搭建了统一评测框架，对旅行规划任务中的主流 LLM 智能体展开系统性复现与评估：

• 在统一框架下复现多种基于 LLM 的智能体系统，综述现有基准并提炼设计原则
• 分析各智能体架构在通用性与专业性之间的权衡，识别真实场景下的挑战

高保真可驱动三维数字人建模

2024年11月 – 2025年11月
负责人, 国家级大学生创新创业训练计划项目

我们搭建高保真可驱动三维数字人数据生成管线，合成大规模高保真数字人数据。

• 利用开源数据集，合成具有三维结构先验的高质量人体视频数据，用于微调 Wan2.2 模型
• 搭建具有写实先验与高效推理能力的图像合成管线，从而高效合成高质量数据集

基于神经符号的开放环境具身任务规划

2024年11月 – 2025年11月
主要成员, 国家级大学生创新创业训练计划项目

我们提出一种面向开放世界机器人操作的通用框架，有效弥合高层语义规划与底层运动控制之间的鸿沟，显著提升机器人在未见场景中的泛化能力与任务成功率。

• 提出语义-动作协同框架，引入结构化动词元组作为语义和动作的桥梁
• 使用多种视觉语言模型生成细粒度、意图驱动的部件级热力图，实现精准感知
• 使用扩散策略，生成鲁棒而平滑的轨迹

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获奖情况

• 一等奖, “建行杯”江苏大学生创新大赛(2025) — 2025年8月
• 银奖, 中国国际大学生创新大赛(2025) — 2025年12月

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兴趣爱好

• 🎸 弹吉他
• 🎭 说相声
• 🪄 变魔术
• ⚽ 踢足球