西安电子科技大学
【2024.9 — 2028.6】研究方向：大语言模型，AI Agent开发
GPA：3.7/4.0 专业排名：41/368
HELLO, I'M
栾安伟
西电24级软件工程
您好，我是西安电子科技大学24级软件工程专业本科生，我熟悉python，掌握ReAct，RAG，function calling等agent编排流程，对langchain，openai SDK有一定的了解，目前正在学习Golang语言以及一系列后端开发流程。
同时，我有过完整的科研训练，对于科研流程较为了解，具有独立查取文献，阅读文献，复现论文，以及进行实验和消融分析的能力。
- 联系邮箱
- luananwei@gmail.com
- 联系电话
- 13031901191
- 所在城市
- 陕西省西安市
求职意向本人对大语言模型以及AI Agent开发具有浓厚兴趣，希望可以通过科研或者项目学习到较为前沿的知识以及提升工程实践能力。
教育背景 Education
02科研经历 Research
03大模型微调灾难性遗忘问题
【2025.9 — 2026.2】- 研究内容大模型在进行微调过程中，经常会遇到灾难性遗忘问题，希望通过固定模型部分参数，使用LoRA技术减弱模型的遗忘。
- 个人工作本人负责baseline实验复现，分析结果，设计方法和部分论文撰写方面的工作。
- 阶段成果设计出一种动态冻结模型参数方法，显著降低了模型在微调时的遗忘率，产出一篇论文。
大模型生成式推荐
【2026.2 — 2026.7】- 研究内容论文面向生成式推荐中语义 ID 对排列顺序敏感的问题，通过对不同排列表示进行一致性学习，提升模型的置换不变性。
- 个人工作本人负责baseline实验复现，结果分析，部分消融实验。
- 阶段成果SECL在多个数据集和生成式推荐模型上均能稳定提升 Recall、NDCG 等推荐指标，并具有较好的通用性。论文目前在投。
项目经历 Projects
04暂无
论文成果 Publications
05研究论文在投
SECL: Semantic Equivalency Learning for Permutation-Invariant Generative Recommendation
专业技能 Skills
06- 编程与工具
- 熟练使用Codex，Claude Code等agent工具，熟练使用Git，ssh，vim等工具。
- 英语水平
- CET-6：520 分；能够流畅阅读英文文献。
- 模型与实验
- 具有模型微调、基线实验复现、消融实验和结果分析经验；会使用Weights & Biases (W&B)模型监控平台。
- 科研能力
- 能够检索和阅读文献、复现论文方法、设计并实施实验，参与论文撰写。