参与工业质检方向的算法辅助工作：在导师指导下整理缺陷图像样本并清洗标注，协助搭建PyTorch训练脚本，对比ResNet与轻量CNN在验证集上的表现。我独立负责数据增强与超参记录，用TensorBoard跟踪损失曲线，将复现实验的配置整理成模板，使组内新同学上手时间从约2天缩短到半天。与算法同事和标注同学对齐口径，输出实验记录文档，并在周会上汇报异常样本分析结论。