海淀，北京
研究方向：大语言模型+智慧交通
郭晴
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教育经历
北京邮电大学，硕士，人工智能，人工智能学院 考研成绩：401
2023.9 至今
北京邮电大学，学士，通信工程，信息与通信工程学院 绩点：3.5/4
2019.9 – 2023.6
海淀，北京
学术论文
[1].A Herald Module Assisted Dual Large Language Models Approach for Fine‑Grained Dynamic Traffic Signal Control（一作）
- 提出了 HeraldLight，由预测模块（Herald）实时预测交通队列和双 LLM（LLM‑Agent 动态控制信号、LLM‑Critic 纠错）协同优化的交通信号控制框架。
- 解决了传统强化学习鲁棒性差及现有 LLM 方法僵化、不可靠的问题。
- 在真实城市数据实验中显著降低了平均通行时间（20.03%）和队列长度（10.74%）。
项目实践
智能交通信号控制 & LLM 优化
2024.06–2024.09
- 面向北京市自驾办，搭建 CityFlow 交通仿真平台，采集 ChatGPT-4 交互数据
- 基于 Llama2-13B + LoRA 微调，融入 Critic 打分机制，提升模型在信号优化任务上的决策准确度
- 对比 ERNIE（4.0 / Lite / Speed）、腾讯混元（Lite）、Qwen-Long、Spark-Lite 等大模型性能，形成优化建议报告
SUMO 真实地图仿真环境
Python｜2025.01–2025.03
按照《北京市自动驾驶汽车条例》与亦庄新区 3.0 扩区规划，基于高德地图复刻 71 个典型路口场景，支持十字、T 字、Joint、Cluster 等多种路口类型的信控交互建模与仿真测试
CityFlow + LLM 混合仿真平台
Python｜2024.09–2025.12
在 Ubuntu 部署 CityFlow 环境，设计 Herald 模块与 Llama3.1-8B 微调框架；结合 LoRA、Scored-based Loss 与 Adaptor 机制，有效减少 LLM 在路口状态预测中的“幻觉”问题
荣誉奖项
开悟人工智能全球公开赛
排名：11/112｜2024.5–2024.7
2024 年川渝大学生人工智能大赛暨腾讯开悟人工智能全球公开赛中，参加智能交通信号灯调度赛道并获得第三名。
大学英语六级（CET-6）
2020.10
分数 536
北京邮电大学校级三等奖学金
2021，2022
工具与小型程序实现
自动文摘工具
Python｜2023.11–2023.12
基于 Tkinter 开发桌面 GUI，实现多格式文本压缩至 ≤100 字，支持快速交互式摘要生成，提升文摘效率
某 MOBA 游戏自动接受对局工具
Python｜2022.08–2022.09
使用双线程制作的游戏对局自动接受工具，一个线程用来刷新 Tkinter 界面并进行参数传递；另一个线程后台运行监测游戏 API 返回状态实现对局接受和快速“抢英雄”
五子棋对战游戏
C++｜2020.09–2021.01
基于 EasyX 图形库与 Socket 实现本地及局域网联机对战；集成基于分数表的 AI 算法，完成程序封装与打包部署