- 企业级 AI 平台架构：算力 → 模型服务 → 工具/Skill → Agent 编排 → AI 门户，五层架构从 0 到 1 设计与交付
- RAG 全链路与治理：异构文档差异化解析 → 混合检索 → LLM-as-Judge + 人工抽检双轨评测，指标回退自动阻塞上线
- Agent 编排与工具生态：Supervisor + 专业 Agent 分工，MCP / Skill 标准化工具接入
- LLM 微调与评测：LoRA/QLoRA 端到端实操，双层引用式评测（格式合规 × 事实正确分归因），GGUF 量化单卡部署
- 多模态文档智能：OCR / 版面分析 / 表格区域定位，扫描件 → 可检索结构化知识
- 工程化落地：Human-in-the-loop 责任边界，幂等 / 熔断 / 告警兜底，私有化部署与推理成本优化
| 项目 | 干什么 | 关键结果 |
|---|---|---|
| 工业表面缺陷检测 | YOLOv5 端到端（NEU-DET）：小目标检测头 + 传统 CV 增强 + ONNX/TensorRT 部署 | mAP@0.5 0.606 · patches 类 0.861 · 弱项如实展示 |
| 法律问答 LLM 微调 | Qwen2.5-1.5B LoRA：数据构建 → 双层引用评测 → GGUF 量化，单卡 T4 全流程闭环 | 引用合规率 56.3→97.0% · 事实正确率 2.3→67.5% · 97 tok/s |
| 设备剩余寿命预测 | NASA C-MAPSS 五模型同口径对比，BiLSTM 胜出，ONNX + REST 部署 | RMSE 14.79 cycles · 非对称 Score 355.7 |
- GitHub：@sunnyingyang-cpu
方法论沉淀为开源，每个指标可验证。