在课程项目中，针对商品图文素材标签缺失问题，负责方案设计与实验推进。使用CLIP提取图文特征，结合轻量分类头在2万条样本上训练，与两名同学分工完成数据清洗和评测。在固定测试集上标签准确率较文本基线提升约9个百分点，并整理实验报告与可复现脚本，为后续生成式创意生产提供素材理解基础。该项目让我熟悉了多模态模型在商业内容理解中的应用，也锻炼了团队协作与实验管理能力。

个人项目，目标是让投放策略查询可对话化。基于开源LLM与向量检索搭建原型，将策略文档切分入库，用ReAct式流程调用查询工具并生成解释。在自建50条测试问题上人工评估，答案可用率约七成，响应延迟控制在3秒内，沉淀了提示词与评测集，验证了Agent在投放决策协同中的可行性。后续计划引入在线学习机制，让策略推荐能根据反馈动态调整，更贴近商业平台技术部的实际需求。