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Bruce Zhao
赵耀

赵耀，重庆邮电大学软件工程专业本科生，已推免至中国科学技术大学攻读电子信息—网络安全硕士研究生。本科排名前 5%（2/58），研究兴趣包括计算机视觉、大模型安全、内容安全算法与多模态 NLP。曾参与低光表面缺陷多模态分析、医学 NLP、图像分割、AI 工具和 Web 平台开发等项目。

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当前 软件工程本科
研究 CV + VLM
下一阶段 网络安全

Projects

代表项目

application active

Synerza

面向小红书内容创作者的 AI 智能运营平台，提供从账号规划、内容生成、素材采集、个性优化到运营分析的全链路服务，重点围绕创作者运营流程中的素材获取、知识组织和内容辅助决策进行支持。

数据采集数据清洗RAG
research completed

UAVP

面向低光照工业表面缺陷分析场景，构建由 YOLO11n 缺陷检测与 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 视觉语言模型组成的轻量级多模态分析流程，通过复合不确定性评分将检测置信度、缺陷区域信息转化为动态视觉提示，提升低光缺陷结构化报告的准确性与一致性。

PythonPyTorchYOLO11nQwen2.5-VLVLM
research published

MeDRNet

面向医学语言理解任务，构建知识增强的多模型框架，通过多模型融合、医学知识增强与鲁棒训练策略提升复杂医学文本中的语义理解能力和可靠预测表现。

Medical NLPMulti-model FusionKnowledge EnhancementRobust Training

Experiences

成长轨迹

重庆邮电大学

软件工程（英语+软件）· 本科

专业排名前 5%（2/58），学业一等奖学金，CET-6 533，聚焦计算机视觉与大模型应用

中国科学技术大学

电子信息 — 网络安全 · 硕士研究生

推免入学，研究方向：内容安全算法、大模型安全、多模态 NLP、AI 与网络安全交叉

研究兴趣

内容安全算法大模型安全多模态 NLPAI 安全计算机视觉

Spotlights

代表性成果

维护 Note Forge、Synerza 等 AI 工具和全栈应用，覆盖 RAG、数据采集、前端开发等环节。

作为第一作者参与 MeDRNet 医学语言理解研究，论文发表于 Springer CCF-C 会议论文集。

设计UAVP低光缺陷分析流程，将检测置信度、缺陷面积和视觉语言模型推理连接成结构化报告生成链路。