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利用BERT模型基座，设计并实现了多个NLP任务，包括文本分类和命名实体识别（NER）。文本分类: 使用BERT作为基础模型，通过微调实现多个文本分类任务，如短信有害检测、投诉分类、诈骗识别等，模型的准确率在生产环境中达到90%以上，部分可达95%以上。命名实体识别（NER）: 基于BERT模型开发NER系统，用于从非结构化文本中提取关键实体信息（如人名、地名、组织名等），模型准确率在90%以上。
准备训练数据，微调讯飞星火私有大模型。从开源数据集中筛选领域数据，构建无监督数据集。调研领域任务类型，构建与领域相关的分类、抽取、摘要、文本生成、风格文本迁移、任务规划Agent等SFT数据。使用领域无监督数据预训练模型，使用领域SFT数据微调大模型，经评估任务指标提升2%-5%不等
从0到1开发网络空间探测系统的应用端口扫描工具
负责网络空间测绘系统的系统的 EXP 框架和 poc 脚本编写
独立负责网络应用接口发现平台项目的立项、研发、测试、交付