Skip to content
View Mrrabbitan's full-sized avatar
🎯
Focusing
🎯
Focusing

Block or report Mrrabbitan

Block user

Prevent this user from interacting with your repositories and sending you notifications. Learn more about blocking users.

You must be logged in to block users.

Maximum 250 characters. Please don't include any personal information such as legal names or email addresses. Markdown supported. This note will be visible to only you.
Report abuse

Contact GitHub support about this user’s behavior. Learn more about reporting abuse.

Report abuse
Mrrabbitan/README.md

👋, 我是安大虎

NetEase 大模型应用架构师 & 推荐算法专家

LLM & Recommendation

  • 👨🏽‍💻 90后AI技术深耕者,专注大模型与推荐算法落地实践;
  • 🤖 负责多个0-1大模型应用架构设计、推荐系统迭代及智能决策引擎研发;
  • 💼 擅长LLM工程化部署、RAG检索增强生成、个性化推荐算法优化与大规模AI系统架构;
  • 🧠 聚焦大模型微调(Fine-tuning)、向量检索优化、推荐算法效果提升三大核心方向;
  • 💬 知乎专栏作者--安大虎(分享大模型与推荐算法实战);
  • 📫 《中台架构之家》微信公众号(专注AI技术落地与算法工程化)。

github stats

Core Technologies & Tools:

LangChain TensorFlow PyTorch LLM API RAG Embedding Scikit-learn Spark Redis MySQL Python Rust

Current Focus Hi

LangChain PyTorch TensorFlow RAG Recommendation System Vector DB LLM Fine-tuning Rust

联系我:

知乎专栏 知乎专栏(AI算法干货)

blog 个人主页

技术文档 技术文档库

🔭 核心技术方向

  • 大模型工程化:LLM微调(LoRA/QLoRA)、量化部署与高并发推理优化
  • 检索增强生成(RAG):向量检索优化、知识库构建与上下文理解提升
  • 推荐算法:深度学习推荐模型(DNN/Transformer-based)、实时推荐系统架构
  • 智能决策:基于大模型的用户意图识别与个性化推荐策略迭代
  • 高性能计算:Rust实现算法核心模块,提升大规模数据处理效率

📚 技术实践亮点

  • 主导wy、tx大模型应用架构设计,支撑百万级用户智能交互场景
  • 优化推荐算法召回与排序链路,核心指标(CTR/CVR)提升15%+
  • 构建企业级RAG知识库系统,实现文档智能检索与精准问答
  • 设计大模型微调工程化方案,降低模型训练成本30%,推理速度提升40%

Pinned Loading

  1. learningMaterials learningMaterials Public

    pdf and others

    638 224

  2. ChatGPT ChatGPT Public

    Forked from lencx/ChatGPT

    🔮 ChatGPT Desktop Application (Mac, Windows and Linux)

    Rust