参与视觉与文本算法课题的辅助研发：在导师指导下整理公开数据集与标注规范，协助完成特征抽取脚本和基线模型训练，用Python/PyTorch记录不同超参下的验证集指标；与算法、数据同学协作推进需求拆解和实验排期，参与周会复盘并沉淀实验文档。实习期内协助完成3轮对照实验，在实验室内部测试集（约2千样本）上使基线分类准确率相对提升约4个百分点，相关流程文档被组内后续实验复用。