问题
同一科技事件分散在多家媒体,读者需要反复搜索与核对。
我的贡献
独立设计、开发并上线,从异构采集到事件聚合、可视化与增量发布。
结果
形成可溯源的事件页与时间线,以自动化测试保障持续运行。
独立设计并上线的开源中文科技事件追踪引擎。把散落在几十家媒体的碎片报道归并为一个可溯源的事件页:跨信源忠实摘要、结构化事件框架、按日报道态势与阶段化整合时间线,让读者「追踪事件脉络,看见信息全貌」。公开站只呈现标题、机器摘要与原文链接,不转载正文、不绕过付费墙。
237 路
启用信源 · 含 X 通道,覆盖 319 个 X 账号
31,227
个聚合事件 · 实体词典 3.4 万条
分级采集 → 六段式混合推理管线 → 静态站增量发布
采集按信源产量分级调度,热榜每 30 分钟一轮,其余按近 7 日产量分 10 分钟至 6 小时;站点结构各异且部分有强风控,统一封装 RSS / HTML / JSON / sitemap / 热榜五类适配器。管线六段为逐条初筛 → 跨语言同事件聚类 → 倒金字塔忠实摘要 → 事件框架化 → 云端双语翻译 → 热度计算:初筛与写作走云端 Spark-X2.5-4B(配 Groq / SiliconFlow 审核兜底链),100 条人工标注集准确率 84%;翻译走云端混元 Hy-MT2-7B(配 Gemini 多层兜底),嵌入走云端 Qwen3-Embedding-0.6B。标准轮 5–7 分钟,无新数据时只做热度与建站;自研运营 agent 常驻巡检(12 个只读传感器、命中动作仅记录留审计快照),信源增删改走提案队列、人工批准后可逐字节回滚。站点为 Jinja2 生成的纯静态中文站,全部图表手写 SVG、不依赖 CDN 图表库,发布只推送改动过的页面。
核心界面实测 · 2026-09-13 线上版
首页:一个事件,一条主线 · 焦点事件与 12 小时 KPI
事件页:AI 摘要与关键数字逐条溯源 · 已溯源 3/4
洞察:叙事序数据故事,每图带口径条
热榜:7 日热度总榜 + 走势 sparkline
事件框架与整合时间线:阶段叙事 + 报道数徽标
分类:七大分类入口,语义色体系
时间线:按日回看,多源率与 n 源徽章
移动端:390px 下的首页与事件页
大模型数据运营实习生 | 2026.04 - 2026.10
虚拟试穿训练数据生产架构
虚拟试穿模型缺少成体系训练数据,商品素材分散在几十个服饰品牌站点。独立负责自动化采集、智能模型筛选与 SAM3 分割三条线,建成三元组与四元组标准化生产管线。
自动化数据采集
为 8 个电商站点按结构与风控分别采用 API、HTTP 直连与 Playwright 方案;累计入库 5万余款商品、图片视频近 17 万份,断点续跑与分类对账。
智能多模态筛选
SGLang 多卡部署 Qwen3.8-27B,同商品多图合并为一次请求,1.3 万次请求完成 15 万余项判断,吞吐较本地 llama.cpp 提升约 2.6 倍;评测筛选一致率 90%,语义审核 151,204 行、通过率 99.589%。
SAM3 分割与交付
模特图衣物精准分割,上装/下装/全身参数优化,单张分割 2.6s;合计交付 近 5 万组 三元组与四元组,支撑三类 LoRA 训练与部署;返工归因定位 97.5% 为类目误判,多图择优提速 8.5 倍。
总台值班场景 | 媒体监测实习生 | 2024.11 - 至今
总台智能舆情监测全链路链路
面向总台值班场景的日常舆情监测上报需求,值班员需从海量稿件中精准定位差错与舆情风险。独立开发覆盖采集、审核、数仓、看板与自动交付的全链路系统,以 AI 分级审核辅助人工:
模型智能审核路由
qwen3.7-flash → qwen3.8-flash → 火山方舟 DeepSeek-V4.1-Flash 三级路由,全量稿件先由 AI 把关;值班员从逐条浏览约 1,000 条转为仅复核约 25 条高危候选,日推理成本由 ¥4.26 降至约 ¥0.33。
SQLite 数仓与看板交付
自建 17 表 SQLite 数仓按 ODS-DWD-DWS-ADS 四层建模,累计审查文章 38.4 万条、评论 18.8 万条,FastAPI 控制中心调度,ECharts 搭建漏斗与成本看板;终态事件成功率达 95%,实习期间上报量与获总台反馈条数均为部门同期第一。
开源社区运营实习生 | 2025.03 - 2025.08
CARLA 问答智能体与开源社区运营
针对自动驾驶开源模拟器(CARLA)社区知识分散、重复提问率高的问题,主导开发问答智能体并搭建全套 RAG 检索知识库:
RAG 结构化知识库
爬取官方文档、GitHub Issue 及知乎/CSDN 优质博文,清洗沉淀为 1,000+ 条结构化知识条目,构建高精度检索增强生成管线。
评测优化与 90% 采纳
构建 200+ 条真实测试集,覆盖环境配置与 API 调用,优化提示词工程使答复采纳率提升至 90%,约 50% 常见提问由智能体自动结案。
520 岗位调研与 30+ 发文
爬取并深度分析 520 个 CARLA 相关招聘岗位,累计撰写发布技术推文 30+ 篇,输出行业人才薪酬与技术栈调研全景报告。
CARLA 人才与行业调研高清图表
学历与薪资交叉分布:学历加成,经验加持
全国岗位城市分布:北上深集中度
开发语言需求结构:C++ 与 Python 主导
岗位分类结构:研发 / 算法 / 测试占比
微信公众号已发表深度推文
语培新媒体运营实习生 | 2024.01 - 2024.05
新媒体矩阵运营与线索转化闭环
统筹学而思国际 GRE 业务线官方公众号及小红书矩阵运营,打通从内容曝光、干货引流到销售线索转化的全链路闭环:
矩阵内容输出与增粉
统筹公众号与小红书,累计原创输出 110+ 篇 图文笔记,全矩阵累计净增精准粉丝 1,000+,打造多篇爆款。
稳定线索转化闭环
通过高价值资料包与考情分析等内容钩子,稳定为销售侧月均导入咨询线索 200+ 条,形成高 ROI 转化通路。
数据监测与流程标准化
搭建涵盖阅读量、互动率与留资率的监测体系,定期数据复盘,沉淀出标准化选题排期表与数据看板模板。
微信公众号已发表爆款推文
小红书官方号与矩阵图文笔记
计算传播学研究成果(学生一作)
论文一:短视频传播归因研究(CSSCI 拟录用)
构建多模态特征工程(Librosa 响度节奏、OpenCV 色彩亮度、PySceneDetect 镜头等 23 维特征),结合 CatBoost 与 SHAP 树解释模型,探究县级融媒体传播机制与可见性因果机制。
样本筛选漏斗与清洗流程
四维信息生态理论框架
平台可见性因果机制图
CatBoost + SHAP 归因蜂群图
论文二:微博突发事件舆情演化(《信息技术与管理应用》2024(6))
采集 15.4 万条微博热搜,基于 StructBERT 与 AipNLP 情感建模,Tomotopy LDA 贝叶斯优化提取 4 类主题,季度词袋追踪与 NetworkX 语义网络构建。
热度时序走势与情感极性演化
季度跨期主题演化桑基图
突发事件高频词语义网络
全流程数据采集与建模架构
时序建模与特征工程方案
基于 287 万行训练集数据,预测未来 10 天各房屋电力需求。构建 10-35 天及 2-12 个月历史平移特征、1-3 阶差分与滚动窗口均值/方差;使用 OpenFE 自动提取特征交互;LightGBM、XGBoost 与 CatBoost 三模型结合 Ridge 线性加权融合。
正大杯全国总决赛二等奖 | 省级大创项目
消费者客群洞察与多模态调研
融合 5,400+ 电商真实评论与结构化问卷数据,利用微调 BERT 情感模型与 Biterm 短文本主题挖掘,结合 k-modes 聚类出「年轻新潮型、理智稳重型、从众优享型」三类客群画像。
好评与差评关键词词云分布
三类核心客群特征雷达画像
消费者 vs 潜在消费者动机差异
问卷信效度与维度相关系数矩阵