个人简介

香港理工大学 (PolyU)【应用数学系 (AMA) / 数据科学与人工智能系】博士生。非常荣幸的由黄坚教授，袁雁城博士以及韩睿渐博士共同指导。
在此之前，我在生成式人工智能数学基础研究中心 (CMFAI) 担任研究助理并由黄坚教授指导。我于2024年获得数据科学与分析专业的硕士学位，并获得了Distinction荣誉，导师为蒋滨雁博士。我于2022年获得计算机科学与技术专业的学士学位，并获得国家奖学金。
我热衷于人工智能，软件开发以及大数据等多个领域，拥有超过2年的行业技术经验。

研究兴趣

正式注册成为香港理工大学应用数学系博士生。 2024年8月30
从香港理工大学数据科学与分析理学硕士项目毕业，获得Distinction荣誉🥇。 2024年7月15日
很开心的宣布，我将在2024年9月份在香港理工大学攻读博士学位。我的研究方向主要包括大语言模型，多智能体合作，扩散模型等等。欢迎志同道合的朋友讨论😃。 2024年5月16
我在CSDN上的粉丝数量超过了1000🔥。 2023年12月

LAMBDA: A Large Model Based Data Agent
Maojun Sun, Ruijian Han, Binyan Jiang, Houduo Qi, Defeng Sun, Yancheng Yuan*, and Jian Huang*.
Under review. arXiv preprint arXiv:2407.17535, 2024
Paper Page Code PapersWithCode
LlamaCare: A Large Medical Language Model for Enhancing Healthcare Knowledge Sharing
Maojun Sun.
Technical Report. arXiv preprint arXiv:2406.02350, 2024.
Paper Code HuggingFace PapersWithCode
Data Enhancement for Melanoma Classification
Maojun Sun, Anxing Jiang, and Zixiong Li.
2021 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Computer Engineering.
Paper Code

香港理工大学研究助理 2024年2月 - 2024年8月

LAMBDA: Large Model Based Data Agent: [LAMBDA]
负责研究，设计新型多代理数据分析大模型智能体。
2023年5月 - 至今 研究中心系统开发: （兼职项目助理）
负责设计以及开发研究中心系统，包括：[CMFAI] [RCNA] [RCQF] [CIOR]。
人工智能实验室, 香港医管局学生研究员 2023年7月 - 2023年12月

大语言模型在医疗诊断系统中的应用 :
负责研发与部署最新的开源大语言模型，包括微调，评估以及提示工程。
巴卡拉能源科技图像算法实习生 2022年6月 - 2022年8月

智能风电无人机巡检解决方案 : [Page]
负责目标检测与图像分割。包括算法设计，实现，微调，模型部署。
DXC Technology 人工智能工程师 2021年11月 - 2022年6月

低代码平台智能web机器人小D :
负责后端开发以及语音识别算法调优。
实习生管理系统招聘模块 :
负责后端开发与算法研发，包括简历内容提取与分类，关键信息提取，表单自动填充。
中软国际软件开发实习生 2020年6月 - 2020年8月

潮酷Box小程序 (微服务电商系统) :
负责后端开发。参与性能调优，服务切分以及高并发设计。优化多个高并发场景下的数据一致性问题。

熟悉机器学习，深度学习理论; 熟悉数据挖掘, 图像分类, 目标检测, 图像分割, 文本分类, 大语言模型等领域任务; 熟练掌握Pytorch。
熟悉常用数据结构与算法（表，栈，队列，搜索，排序等）; 计算机网络协议（TCP, UDP, HTTP, WebSocket等）; 以及操作系统（调度, 管理等）。
熟悉编程语言：Python, Java, C, JavaScript, PHP, R; 熟悉标记语言：HTML，CSS; 熟练掌握Linux常用命令。
熟悉开发框架：SSM, SpringBoot, SpringCloud, Flask, VUE; 熟悉常用开发工具及组件: Git, Postman, Docker, Swagger, Aliyun OSS桶等。
熟悉关系型数据库：MySQL (索引, 事务, SQL调优), SQLServer以及非关系型数据库：Redis and MongoDB。
了解分布式系统，微服务架构思想以及消息中间件如RabbitMQ, Kafka；了解高并发设计思想，多线程，锁机制，JUC 并发包。
了解大数据框架以及组件：Hadoop, Hive, Spark, Flink; 了解ETL, 数据湖，以及常用数据分析工具如Tableau。