宁星星（ningxingxing@genomics.cn），华南理工大学硕士，高级算法工程师（二级），精通自然语言处理算法，擅长大模型技术、NLP技术、AIGC技术、智能问答等，有8年NLP算法相关开发经验。近期关注RAG（检索增强生成）系统、Agent智能系统、生命基因组学大模型等。 著有《语意解析——自然语言生成SQL与知识图谱问答实战》（机械工业出版社）、研发金融领域行业大模型——容联云“赤兔大模型”。 获得2022年度百度语意解析大赛冠军、获得2022年度CCKS（全国知识图谱语义与计算大会）金融领域语意解析大赛亚军、获得2022年度WAIC（世界人工智能大会）金融Text2SQL挑战赛三等奖、获得2021年度CCF（中国计算机学会）高德POI生成大赛季军、获得2021年度SGCC（国家电网）语意解析大赛三等奖、获得2020年度CCKS（全国知识图谱语义与计算大会）信息抽取大赛季军及特别创新奖、获得2020年度NLPCC（国际自然语言处理与中文计算会议）命名实体识别大赛季军。
研究方向：基于大模型的科研助手系统研发与应用 Research and Application of a Scientific Assistant System Based on Large Models
核心目标：
1.文献与信息的智能检索：构建高效的文献推荐与自动化检索系统，帮助科研人员从海量信息中快速找到相关文献和数据支持。
2.知识图谱与语义解析：通过知识图谱构建和语义理解技术，实现知识的自动提取与关系构建，助力复杂问题的多维度分析。
3.智能问答与对话系统：实现科研问题的智能问答系统，能够通过大模型的训练，模拟领域专家的知识，快速解答科研工作者的复杂问题。
4.多模态信息融合：整合文本、图像、数据等多种信息形式，支持科研工作的多角度分析。 5、自动化总结与报告生成：实现文献综述与科研报告的自动化生成功能，提升研究工作的效率与质量。
预期成果：
1.科研助手系统原型：研发一款集文献检索、智能问答、多模态信息处理于一体的科研助手系统，并在实际科研工作中测试和应用。
2.模型算法优化：根据不同学科领域的需求对大模型进行调优，实现对各类科研问题的更精准回答。
3.学术资源与工具整合平台：打造一个便捷的科研协同平台，集成常用学术资源、分析工具，优化科研流程。
现任岗位：华大研究院 北京分院 智能所 AI算法研发 高级算法工程师（二级）
教育背景：华南理工大学 动力工程 硕士
参与项目：
1.DCS Cloud Genpilot产品研发
2.生信科研垂直领域大模型研发
论文：
1.Learning Seq2Seq Model with Dynamic Schema Linking for NL2SQL
