👋, 我是安大虎

NetEase 大模型应用架构师 & 推荐算法专家

• 👨🏽‍💻 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）。

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🔭 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%