UP简历 小U

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个人总结

作为一名专注于大模型安全强化的实习生,我对AI伦理、内容合规与对抗性攻击拥有浓厚兴趣和扎实基础。擅长通过构建多轮诱导攻击样本库,精准识别并修复模型安全漏洞,致力于提升大模型回复的合规率与安全性。渴望将所学理论应用于实践,为大模型安全防护贡献力量。

工作经历

大模型安全研究实习生

某知名AI科技公司

2024-03 - 2024-08
  • 深度参与公司大模型内容安全与合规性强化项目,专注于识别和缓解模型潜在的风险行为。
  • 负责构建并维护多轮诱导攻击样本库,自主设计并实现2000+条恶意构造的攻击Prompt,覆盖偏见、歧视、非法内容、隐私泄露等多种风险场景。
  • 通过持续的对抗性测试,成功发现模型在复杂多轮对话中的15+处合规漏洞,并通过详细报告协助研发团队进行修复。
  • 配合团队开发自动化评估工具,将模型回复合规率评估效率提升了30%,有效支撑了模型迭代与部署前的安全审查。
  • 研究并应用了先进的红队技术,针对公司核心大模型SaaS产品进行了安全评估,有效降低了XX%的潜在滥用风险。

项目经历

基于对抗性攻击的大模型安全性评估系统

上海交通大学

2023-10 - 2024-02
  • 作为核心成员,主导开发了一个用于评估大模型安全性的自动化系统,旨在发现模型在生成有害内容方面的漏洞。
  • 设计并实现了多种对抗性攻击策略,包括Prompt Engineering、Few-shot攻击和基于梯度的攻击,构建了包含500+条高风险Prompt的测试集。
  • 通过对主流开源大模型(如LLaMA-2、ChatGLM)的测试,成功识别并量化了模型在处理敏感话题、生成不当内容时的安全风险,发现20%的回复存在合规性问题。
  • 项目成果通过可视化报告清晰展示,为后续模型安全加固提供了关键数据支撑,并在校内学术研讨会上获得“优秀项目”评价。

新闻评论情感倾向性分析系统

上海交通大学

2022-03 - 2022-08
  • 独立设计并开发了一个新闻评论情感倾向性分析系统,旨在帮助用户快速了解公众对新闻事件的看法。
  • 负责数据收集、清洗与标注(10000+条评论),并利用BERT模型进行情感分类,模型准确率达到92%
  • 开发了基于Python的Web界面,实现了用户上传评论文件进行批量分析的功能,提升了用户体验。
  • 通过该项目,深入理解了自然语言处理(NLP)技术在实际应用中的挑战与解决方案,特别是数据预处理和模型调优的重要性。

教育背景

上海交通大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

上海交通大学

本科 · 软件工程

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · Java · C++ · SQL

大模型安全

对抗性攻击 · Prompt Engineering · 红队测试 · 内容合规 · AI伦理

机器学习/深度学习

PyTorch · TensorFlow · Scikit-learn · NLP · Transformer

数据处理与分析

Pandas · NumPy · Matplotlib · 数据清洗 · 数据可视化

开发工具与平台

Git · Docker · Linux · Jupyter Notebook · VS Code

实习生简历进阶2026/3/12

大模型安全强化实习简历范文(展示通过构建多轮诱导攻击样本库,提升模型回复的合规率)

大模型安全强化实习 AI人工智能 实习生

本简历范文专为大模型安全强化实习生设计,重点展示如何通过构建多轮诱导攻击样本库,有效提升大模型回复的合规率。范文强调了在AI安全领域,特别是大模型内容安全方面的实践经验和技术能力,适合志在AI安全领域的实习生参考。

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核心亮点

构建多轮诱导攻击样本库的实战经验
提升大模型回复合规率的具体策略与成果
AI安全与内容审核技术应用能力
大模型安全强化项目参与经验
数据分析与问题解决能力

适用人群

本范文特别适合大模型安全强化实习岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出AI人工智能 行业的核心竞争力。

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