参与工业视觉AI算法研发：处理来自光学、超声、X射线、电子显微镜等设备输出的图像数据，参与缺陷检测、目标识别、异常检测等核心技术的研究、实现与性能优化，持续提升模型准确率和推理效率
参与大模型在垂直领域的应用探索：在导师指导下，参与多模态大模型（图文理解、视觉问答等）在工业场景中的应用研究，学习多模态数据处理、模型微调、提示工程等关键技术
参与3D视觉与生成式模型等前沿方向预研：跟踪计算机视觉和AI领域最新研究进展（如3D点云处理、NeRF、扩散模型、视觉基础模型等），参与技术验证、原型开发与内部知识沉淀
协助算法模型的工程化落地：配合工程团队将算法模型部署到实际产线，学习模型在边缘节点/嵌入式设备上的推理优化、量化压缩与性能调优，积累工业级AI部署经验
协助构建数据闭环与质量优化：配合数据治理、测试和质量保障团队优化训练数据质量，参与数据标注标准制定、模型评测与Bad Case分析，推动模型持续迭代改进