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本人主修人工智能技术应用专业，具备扎实的AI应用开发基础。熟练掌握智能体（Agent）的搭建与调试，能够利用Dify、Coze等低代码平台快速构建业务自动化工作流。熟悉自然语言处理（NLP）技术，能进行Prompt工程优化及大模型接口调用。掌握多模态技术应用，可实现图文内容的自动化生成与处理。具备良好的逻辑思维能力，能快速理解业务需求并转化为技术方案。虽然是学生身份，但我对新技术充满热情，学习能力强，能熟练使用Python进行数据处理和脚本编写，致力于通过AI技术解决实际问题，提升效率。
项目名称：基于RoBERTa与可解释性分析的司法辅助决策系统
核心技术： Python, PyTorch, RoBERTa, Integrated Gradients (IG)
项目描述： 针对法律判决耗时痛点，开发了一套能自动分析案情并预测罪名的AI系统。
我的职责：
负责核心模型搭建，基于RoBERTa-wwm-ext进行微调，引入层级注意力机制处理长文本，最终Macro-F1达到0.65+。
攻克“AI黑盒”难题：应用积分梯度算法实现词级归因分析，可视化展示定罪依据（如高亮关键动词），大幅提升了用户对AI判决的信任度。
开发了量刑回归引擎，实现了基于金额、情节的自动量刑建议功能。
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