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yuyouyu32/README.md

Hey, I am yuyouyu! ✨

💬 About me

  • 🎓   Currently pursuing a Ph.D. (straight Ph.D.) degree in Computer Science at Shanghai University.
  • 🤔   Learning AI technology, git focusing on python and cpp.
  • 🌱   Learning cutting-edge large model-related techniques, LLM, SD, and multimodal models (trying to catch up with developments)
  • 🎮   Enjoys gaming, including playing and developing games, with a passion for incorporating cutting-edge AI technology into games.

🏢 Work Experience

  • 腾讯   📌 2024-03 —— now

    • 工作岗位：算法实习生 光子技术研发部
    • 工作内容：撰写角色扮演LLMs论文；支持游戏相关舆情平台构建；不同游戏项目AI接入（如AI陪伴、AI教练、AI队友等）。

  • 莉莉丝游戏   📌 2023-06 —— 2024-02

    • 工作岗位：算法实习生 研发中台
    • 工作内容：负责研究和优化主流AIGC技术在游戏生产中的应用，包括绘画、文本和动画生成，并协助技术落地和内容生态的发展(主要是NLP LLM方向)；通过模仿学习构建SLG和FPS游戏的对战AI。

  • 上海卓越睿新数码科技股份有限公司(智慧树)   📌 2023-04 —— 2023-06

    • 工作岗位：大模型算法实习生 算法部门
    • 工作内容：利用高等教育领域的数据，搭建大模型的评价体系和fine-tuning数据集用于训练各学科的领域模型，搭建教育场景NLP大模型。

  • 格物钛（上海）智能科技有限公司   📌 2021-05 —— 2021-09

    • 工作岗位：算法实习生 算法开发部门
    • 工作内容：负责机器学习数据管理平台的Python SDK和CLI开发，包括设计、测试、文档编写，并优化自动化深度学习模型迭代流程，同时研究并应用前沿算法理论于业务场景。

📑 Papers

📄 Beyond Dialogue: A Profile-Dialogue Alignment Framework Towards General Role-Playing Language Mode (ACL 2025 Main)

第一作者
上海大学，腾讯，香港科技大学
  • 目前的RP训练流程中使用全局视角下定义的角色profile来指导dialogue的生成，然而目前收集的对话基本上不可能在一个情景下体现全部的profile内容，就会出现profile和dialogue不对齐的问题，导致训练时出现Bias （Prompt中要求体现的角色特性在Lable对话中没有体现，甚至有冲突）。
  • 该研究首先提出了一套全自动低成本的RP数据集构建pipeline，同时设计一个简单有效的框架对齐profile和dialogue，并通过Beyond Dialogue的衍生任务在sentence level上学习并提高角色扮演的细粒度对齐能力。
  • 为了自动有效的评估LLMs的RP能力，我们构建了一个自动生成对话角色、场景和对话内容的pipeline，评估模型在相同设定下对profile的遵循程度，并将评估任务都转换成 客观题（判断、选择题） 来降低评估LLMs的能力要求与提高评估有效性。
  • Paper: https://web3.arxiv.org/abs/2408.10903
  • Code: https://github.com/yuyouyu32/BeyondDialogue

📄 From Small Data Modeling to Large Language Model Screening: A Dual-Strategy for Materials Intelligent Design（Advanced Science, JCR Q1, IF 14.3）

第一作者
上海大学，香港科技大学
  • 目标域数据量少，ML建模精度低，提出了一个耦合的特征表示和对抗生成域自适应网络，引入了协方差距离和残差连接，以缩小源域和目标域之间的表征差异。
  • 利用迁移之后的表征向量在目标域和源域上ML精度大幅提升，基于高精度模型设计新的候选方案，并利用LLMs的自检索、自总结能力对候选方案进行筛选评估。
  • Paper: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202403548?af=R
  • Code: https://github.com/yuyouyu32/DSMID

📄 Better utilization of materials’ compositions for predicting their properties: Material composition visualization network (EAAI，JCR Q1，IF 7.8，CCF B)

第一作者
上海大学，之江实验室

📅 Recent Projects

💭 英雄联盟手游 LLMs算法支持   📌 2024-03 —— now

  • 英雄联盟手游AI Pet以及AI Coach项目开发，AI Pet用于闲聊与解答游戏相关问题，AI Coach用于在对局中对玩家进行教学，如死亡分析，对战策略，大局观指导等，目前AI宠物已经上线，AI Coach处于内测。

🎭 通用Role-playing LLMs研究   📌 2024-04 —— 2024.08

  • 提出了一套全自动低成本构建RP数据集和RP评估的框架，解决了目前RP训练中prompt和label不对齐的bias问题，微调开源Qwen2-7B的模型使其对RP profile遵循能力超越市面上所有闭源的通用模型（GPT-4o，Claude）和RP模型（BaichuanNPC，CharacterGLM，Index）。
 

📊 游戏舆情分析平台算法支撑   📌 2024-03 —— 2024.06

  • 游戏舆情分析平台构建，通过NLP相关技术（情感分类，文本聚类，信息总结），对网络上爬取得到的游戏舆情进行自动化的分类、总结，全流程自动化构建舆情报告（如情感分类，关键词抓取，信息总结等）。
 

🐈 回家的猫（微信小游戏）聊天算法支撑与文案生成   📌 2023-11 —— 2024.02

  • 回家的猫 微信小游戏LLMs算法支撑，与玩家进行与"旅行"相关话题的闲聊，训练两种性格和说话风格的喵咪与玩家进行交互，并支持文案创作（旅行文案、随机故事等的生成）。
   

🔥 AFK(剑与远征) 虚拟玩家   📌 2023-11 —— 2024.02

  • SLG模拟玩家实现，在AFK（剑与远征）游戏中模拟真实玩家，根据玩家历史数据构建玩家行为模型，利用Lora微调LLM模仿玩家对话，给开源模型注入游戏知识，以提高在新服和人数较少的服务器中的玩家互动体验。
     

🤖 基于Agent驱动的故事推演与智能交互   📌 2023-10 —— 2023-11

  • 控制世界的LLM的模型会根据玩家，agent和当前世界状态进行故事的推演；控制Agent的LLM则会基于Agent自身状态，和玩家的关系，以及故事进行对话。
     

💎 Dislyte(神觉者) 虚拟角色   📌 2023-09 —— 2023-10

  • 利用RAG，LLM，Vector DB等技术制作Dislyte陪聊机器人，实现根据游戏世界观，游戏角色设定来回答玩家问题，探索了具有长期记忆，和一定情感分析能力的陪伴型ChatBot框架。
 

📡 模仿学习对战AI Bot   📌 2023-07 —— 2023-10

  • 模仿学习实现AI对战Bot，应用于Dislyt和Farlight 84（Google Play 2023年度最佳多人对战游戏）游戏中，在Dislyte中模仿学习AI对比规则AI拟人度提升20%左右，在Farlight 84中模仿学习AI训练成功3种风格AI，并针对不同段位层级实现了AI的有效投放。
Dislyt 规则AI 机器学习AI (BUFF版)
技能选择 70.9% 90.9%
敌人选择 62.0% 75.4%
队友选择 30.0% 63.2%
  • Dislyte AI对战视频：
c3quy-ybyv5.mp4
  • Farlight 84 AI对战视频：
2rnch-pp4o4.mp4

😺 Samo(万龙觉醒)立绘魔宠生成   📌 2023-06 —— 2023-08

  • 根据Samo项目立绘风格训练SD模型生成魔宠图片，玩家上传宠物照片来生成Samo游戏中风格的魔宠，总PV次数为117K次，总UV人数为50K，且出现明显自传播效应，分享点击率高达55%，后台追踪用户总生图次数为41.8K次。
 

👩🏻‍🏫 教育大模型研发   📌 2023-04 —— 2023-06

  • 智慧树网页"大明白"AI助手和"知到-教师版"APP的算法模型开发，涉及到成本控制。调研主流大模型如LLaMA、chatGLM、MOSS的性能，包括错别字识别等任务，并使用内部教育数据集对不同学科模型进行Fine-tuning。
   

📊 Github metrics



Ashutosh's github activity graph

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  1. MCVN MCVN Public

    Material composition visualization network for materials properties prediction

    Python 2

  2. DSMID DSMID Public

    Paper title: Adversarial Domain Adaptive Embedding Generative Network: Transfer learning between different properties of HEAs

    Python 3

  3. BattleMockAI BattleMockAI Public

    Imitation Learning Training Game Versus AI

    Python 1

  4. RolePlayerLLM RolePlayerLLM Public

    LLM Agent For Role Player

    Python 2

  5. TiebaSpider TiebaSpider Public

    ALL TieBa Spider

    Python 2

  6. yuyouyu32 yuyouyu32 Public

    My Repo for yuyouyu✨

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