Hermes 驱动 AI 工程博客
进行中使用 Hermes Agent 辅助开发的个人技术博客与项目作品集网站,用于沉淀 AI 工程、全栈开发、研究实验和项目文档。基于 Astro 构建,集成 Pagefind 搜索。
使用 Hermes Agent 辅助开发的个人技术博客与项目作品集网站,用于沉淀 AI 工程、全栈开发、研究实验和项目文档。基于 Astro 构建,集成 Pagefind 搜索。
面向南方电网五省的月度用电量预测系统,覆盖数据管线、LightGBM/XGBoost 建模、泄漏控制、冻结残差层级校正、深圳缩放和汇总审计的端到端工程方案。
面向分布式光伏发电预测的时间序列建模项目,结合历史功率、气象协变量、多种模型框架(Chronos-2、GTT、XGBoost、LightGBM)完成多模型融合预测与可视化分析。
基于 VisualGLM-6B 的多模态后门样本检测与深度归因研究项目,构建 Benchmark 数据集,通过桥接表征、局部语义一致性、LoRA 微调等方法分析样本中潜在的视觉或文本触发器。
记录使用 Astro 构建个人技术博客的完整流程,包括项目初始化、Tailwind 集成、内容管理和 Cloudflare Pages 部署。
面向南方电网五省的月度用电量预测项目全流程解析:涵盖数据管线、LightGBM/XGBoost 建模、泄漏控制、残差层级校正、深圳缩放和汇总审计的端到端技术方案。
从项目初始化到部署上线,使用 Hermes Agent 辅助完成 Astro 博客的全流程搭建,包括 Content Collections 设计、Tailwind 集成和 Cloudflare Pages 部署。
分享在多模态大模型后门检测方向的研究思路:如何构建高质量 Benchmark、如何进行特征分析、如何设计检测框架。
深入分析光伏发电预测中历史功率序列、气象协变量的作用,以及多源数据融合策略。
对比三种不同类型的时间序列模型在光伏预测任务上的表现:预训练大模型 Chronos-2、Transformer 架构 GTT、传统 GBDT XGBoost/LightGBM。