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北京Python兼职程序员

ID：394643

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大模型算法工程师

公司信息：
巨量新成

工作经验：
3年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
北京
海淀

技术能力

编程与算法:精通Python语言,熟悉机器学习常用算法(如线性回归、逻辑回、KNN、 BaggingBoosting、Stackig)以及深度学习算法和框架(如CNN、RNN、TensorFlow、PyTorch).,大模型与微调:熟悉大规模预训练模型的部署与优化,如ChatGLM3、Stbl Diffusion,LaMA,具备Lora和P-Tunin德,调技术的实践经验。,NLP技术应用:精通文本分类、命名实体识别、情感分析和问答系统等任务,熟练掌握BERT、GPT等预训练语言模型,能够在实际项目中高效应用。,数据处理:熟练使用Pandas、Numpy、Matplotlib等工具进行数据处理、分析与可视化,熟悉Jlieba进行中文分词,系统与开发:熟悉Linux基本操作,具备MySQL数据库的使用经验,了解Scrapy爬中工具,能高效进行数据采集和处理

项目经验

项目简介：Linly-Talker项目是一个专注于智能手机参数深度解析的助手平台。该平台采用全新优化的Linly-Talker模型作为核心，集成了自然语言处理、深度学习和计算机视觉等前沿技术，旨在为用户提供一种智能、高效且互动性强的手机参数查询与对比体验。通过与Linly-Talker模型的互动，用户可以轻松获取手机性能的全面评估、参数的详细对比，以及基于专业数据的客观分析，从而帮助他们在众多手机产品中做出更加明智的选择。
使用相关技术：
Qwen2-14b，funAsR， PaddleTTs ，GPT-sovlTS，Gradio，RAG， agent，text2sql，flask，wav2lip
项目流程：
创建一个智能手机参数解析助手平台，该平台能够智能地解析、查询和对比手机参数。
集成数字人功能，通过数字人参数回答用户的问题，提供直观且互动性强的体验。
数字人参数回答：根据用户提问，数字人能够展示相应的手机参数并给出解析。
语音识别：使用funasr进行语音识别，将用户语音转换为文本，以便后续处理。
问题回答：通过预训练的agent模型或自定义逻辑回答用户的问题。
语音合成：使用GPT-SoVITS将回答文本合成为语音。
唇形同步视频生成：使用wav2lip技术将语音与数字人图片进行唇形同步，生成视频回答。
用户通过语音或文本方式向平台提问。
平台通过数字人视频回答用户的问题，展示手机参数解析结果。