小规模集群环境，通过调优vLLM/SGLang等引擎直接进行性能提升，以构建轻量快捷的推理平台
- 掌握vLLM的Scheduler、Connector和KVCacheManager的实现，及其与LMCache的adapter插件化应用
- 提供官方Github社区SGLang和Hicache的开源贡献PR#3540补齐主流推理引擎的three-tier缓存卸载
- 开发推理平台对vLLM及LMCache的层级适配，实现了NVIDIA/AMD卡的三级KVCacheOffoading功能，同时完成benchmark
- 深入分布式架构，开发了单机多卡PD分离场景下的KVCache磁盘管理，在Worker侧实现实例清缴和缓存命中，从而提升推理速度和吞吐量
- 基于LMCache的后端存储FSAdapter与FSConnector，实现了国产推理卡的分布式KV存储与管理
在私有云领域，通过全量微调和参数高效微调技术提升大模型在特定问答上的对齐，并在CPU部署
- 构建了高质量的训练数据集（Alpaca/ShareGPT），通过数据清洗、去重和增强，提升数据质量，包括EvalScope的指令遵循和Promptfoo的Tool Use评估
- 采用SFT和DFT等FFT技术，通过llamafactory框架进行微调，使Qwen3-1.7B充分吸收领域QA对，完成RLHF前的冷启动
- 采用LoRA等PEFT技术，将训练参数量降低至全量微调的5%以下，拼接完Adapter从而保留更多的泛化性
- 通过OpenRLHF框架分别进行PPO和GRPO的RLHF，使模型在特定奖励上达到最优，包括对Function Calling的奖励和CLI的泛化性提升
构建外场私域向量数据库和图数据知识库，设计KG2RAG的运维Agent，通过MCP工具做智能运维
- 基于Neo4j的知识图谱构建模块，构建了包含1万+实体和5万+关系的运维GraphRAG，支持领域大规模图数据的知识工程
- 开发了基于Milvus向量数据库的混合检索系统和RAG评估系统，结合关键词和语义检索，协同过滤后排序优化从而提高搜索理解能力
- 将Neo4j与Milvus集成LangChain框架构建RAG pipeline，实现了与MCP Server对接，支持Agent多轮会话和上下文理解与压缩
- MCP Client集成进Agent后，将Workflow与ReAct结合，实现了智能路由问答，并输出对应的Agentic RL专利一份
负责零跑汽车电驱数据处理和分析，包括数据预处理、特征工程、模型训练和异常检测等
- 设计并部署GRU-Transformer轻量化时序预测模型，实现车云网络中低mse误差，显著优于PatchTST等baseline，有效缓解数仓计算瓶颈，支撑多车辆健康状态监控与安全驾驶决策
- 设计PINN与Multimode融合的预警框架，将机理与单模态的数据融合，使得多工况的车辆异常检测准确性与可信度提升
- 基于聚类与PCA精准溯源IGBT关键参数组，强化电控质量管控，预防批次缺陷并提升电动汽车可靠性
控制科学与工程(硕士),GPA:82/100
自动化(学士),GPA:3.2/4.0,CET-6
De Bao,
Yongjian Wang,
Shihua Li
IEEE Transactions on Industrial Informatics(TII), Volume 21, Issue 2, 1714--1723, Feb 2025.
Yongjian Wang,
De Bao,
S. Joe Qin
Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, Volume 240, 15 September 2023, 104878.
De Bao,
Yongjian Wang,
Shihua Li
2023 6th International Symposium on Autonomous Systems (ISAS). IEEE. 03 July 2023.
- 2025年 - 校友会云视科技奖学金（唯四）
- 2024年 - 张江高科奖励基金会奖学金（唯四）
- 2022年 - 东南大学研究生学业奖学金
- 2021年 - 武汉科技大学本科优秀毕业设计（唯二）
- 2020年 - 全国大学生数学建模竞赛国家二等奖
- 2020年 - 湖北大学生数学建模竞赛省级一等奖
- 2019年 - 全国大学生数学建模竞赛国家二等奖
- 2019年 - 湖北大学生数学建模竞赛省级一等奖
- 2019年 - 国家励志奖学金
- 2019年 - 武汉科技大学二等奖学金
- 2018年 - 武汉科技大学三等奖学金
- 2018年 - 武汉科技大学优秀学生
* 2021.06-2022.09期间备考清华大学电子信息硕士