鸿蒙

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基本信息

案例ID：235482

技术顾问：伊汐璇 - 12年经验 - 华为

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项目名称：鸿蒙

所属行业：工具 - 办公软件

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案例介绍

作为深耕大模型领域的软件开发者，我曾深度参与鸿蒙生态下大型AI大模型等多个核心项目的全流程开发，积累了从底层架构设计到产业级应用落地的实战经验，具备驾驭复杂大模型研发任务的技术实力。

在鸿蒙生态AI大模型研发项目中，我担任核心算法工程师，牵头负责模型底层架构的定制化设计与优化。基于鸿蒙系统的分布式架构特性，我对Transformer基础架构进行针对性改造，重构多头注意力机制的计算逻辑，使其更适配鸿蒙终端的异构算力调度体系，有效提升了模型在端侧设备的推理效率。在预训练阶段，我主导搭建了千亿级tokens的多模态语料库，涵盖文本、图像、语音等多类型数据，并设计分层预训练策略，解决了跨模态数据对齐难、训练收敛慢的问题。同时，基于鸿蒙的分布式训练框架，我实现了多节点GPU集群的协同训练，将训练周期缩短30%，大幅降低了算力成本。

针对大模型在鸿蒙终端部署的轻量化需求，我牵头推进模型压缩与适配工作。通过量化、剪枝与知识蒸馏相结合的技术方案，在保证模型性能损失不超过5%的前提下，将模型体积压缩至原大小的1/8，成功实现大模型在鸿蒙手机、平板等终端设备的本地化部署。此外，我还负责模型与鸿蒙系统服务的集成开发，构建了端云协同的推理服务架构，让终端设备可按需调用云端大模型能力，兼顾了端侧的响应速度与云端的算力优势。

除鸿蒙生态大模型项目外，我还参与过金融领域智能风控大模型、教育领域个性化辅导大模型的研发工作。在金融大模型项目中，我设计了面向金融文本的微调策略，提升模型对行业术语、风控规则的理解能力，助力客户实现信贷风险的智能评估；在教育大模型项目中，我优化了模型的交互式问答逻辑，打造出更贴合师生需求的智能答疑系统。

凭借丰富的项目实战经验，我能够精准把握不同领域大模型的研发痛点，结合底层技术创新与上层应用需求，推动大模型技术从实验室走向产业落地，为各行业的智能化升级提供坚实的技术支撑。