张

Leo Zhang

全栈工程师 / LLM算法工程师

自我介绍

你好！我是Leo Zhang，现居中国杭州，专注于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、大语言模型（LLM）、运筹优化与元启发式算法的研究与工程实践。作为一名全栈工程师和算法专家，我热衷于多模态技术、深度学习、特征选择与智能优化算法的创新与落地。

我拥有丰富的科研与工程项目经验，主导和参与了多项AI算法、数据智能、医疗大模型等方向的研发，成果发表于国际知名期刊与会议。欢迎与我交流NLP、PyTorch、元启发式算法等相关话题！

专业技能

  • • 自然语言处理 (NLP)
  • • 计算机视觉 (CV)
  • • 大语言模型 (LLM)
  • • 元启发式算法
  • • 全栈开发

研究方向

  • • 多模态技术
  • • 特征选择算法
  • • 深度学习
  • • 优化算法
  • • 人工智能应用

代表性论文

开源项目

MedicalBaichuan2
高性能中文医疗大模型，支持多种医疗场景，具备强大的医疗问答和推理能力。
技术亮点：医疗大模型、多场景适配、推理能力
Medical_SFT_Dataset
229万条中英文医疗对话和知识问答数据，适用于医疗大模型SFT训练。
技术亮点：多语种医疗数据、知识图谱、SFT训练
Metaheuristic-Algorithm-Feature-Selection-Toolbox
40+种元启发式特征选择算法MATLAB工具箱，简单易用，适合科研与工程应用。
技术亮点：PSO/GA/DE/ACO等算法、特征选择、科研工程