嗨，我是 Noah Chou，以 noahisarider 的名義工作。我的研究處在大模型與媒體、與人交匯的地方——多模態假新聞檢測、大模型對齊、多智能體仿真、人機協作，以及推薦系統。我開發的一面則偏向小型網絡工具，以及讓這些模型真正可用的界面。
我是華南理工大學的一名本科生，主修軟件工程，輔修工商管理。IELTS 8.0/9.0。GPA 3.95/4.00，年級排名第一。
大模型在新聞環境中的行為：跨文本與圖像的假新聞檢測、其下的審核層，以及決定模型願意說什麼的對齊工作。三篇論文，一篇已接受。
一個為在隨機對照試驗中檢驗而構建的教練系統：在精選知識庫上檢索、通過 MCP 調用工具，以及一個讓模型保持誠實的評測裝置。參與了在撰手稿。
微調 Whisper 與 Qwen，把臨床口述轉為結構化的患者病例。
挖掘遊客軌跡數據，檢驗人們發布的內容是否會左右他們前往何方。
一個應用型項目：無人機與攝像頭影像輸入，作物與病蟲害評估輸出，由大模型撰寫田間報告。
針對大模型與智能體推薦、購物助手的紅隊審計框架：一套映射到 OWASP ASI 2026 的威脅分類、一個攻擊庫、雙通道裁判、防禦插件、排行榜與合規報告。
鏈上治理研究工具鏈：從 Snapshot、Tally、EVM 與 Steemit 採集 DAO 及 Web3 數據進入研究面板，再進行因果推斷——雙重差分、PSM-DID、安慰劑與事件研究——數據集隨之公開。
面向基層醫療的開源 AI 心臟雜音檢測：多位置掩碼注意力融合，在官方 PhysioNet-2022 挑戰指標上打分。
一套用於設計、運行與評估由動態權力交接驅動的人機協作框架的腳手架。
一個模擬完整軟件項目管理流程的大模型多智能體系統。
建立在大數據棧上的商戶選址平台，在中國移動企業實訓期間完成。
基於 gRPC 的分佈式人臉識別系統，按 CPU 佔用與網絡延遲劃分模塊。
一個以圖搜圖社區平台（Flask, Vue, Faiss, BERT）與一個職業分析、崗位推薦系統。六人課程團隊，我任組長。
把曼昆《經濟學原理》裡的經典模型，從生產可能性邊界到菲利普斯曲線，變成可運行、可測試的 Python。
一套基於 BeautifulSoup 的爬蟲，用於電影目錄、Bilibili 評論與新聞頁面。
一面精選作品的閱讀牆，改編自原始文檔。
一份安靜的作品集：精選寫作、圖像作品與線上實驗。
每件物品都是一扇通往房間不同角落的門。