嗨，我是 Noah Chou，以 noahisarider 的名义工作。我的研究处在大模型与媒体、与人交汇的地方——多模态假新闻检测、大模型对齐、多智能体仿真、人机协作，以及推荐系统。我开发的一面则偏向小型网络工具，以及让这些模型真正可用的界面。
我是华南理工大学的一名本科生，主修软件工程，辅修工商管理。IELTS 8.0/9.0。GPA 3.95/4.00，年级排名第一。
大模型在新闻环境中的行为：跨文本与图像的假新闻检测、其下的审核层，以及决定模型愿意说什么的对齐工作。三篇论文，一篇已接受。
一个为在随机对照试验中检验而构建的教练系统：在精选知识库上检索、通过 MCP 调用工具，以及一个让模型保持诚实的评测装置。参与了在撰手稿。
微调 Whisper 与 Qwen，把临床口述转为结构化的患者病例。
挖掘游客轨迹数据，检验人们发布的内容是否会左右他们前往何方。
一个应用型项目：无人机与摄像头影像输入，作物与病虫害评估输出，由大模型撰写田间报告。
针对大模型与智能体推荐、购物助手的红队审计框架：一套映射到 OWASP ASI 2026 的威胁分类、一个攻击库、双通道裁判、防御插件、排行榜与合规报告。
链上治理研究工具链：从 Snapshot、Tally、EVM 与 Steemit 采集 DAO 及 Web3 数据进入研究面板，再进行因果推断——双重差分、PSM-DID、安慰剂与事件研究——数据集随之公开。
面向基层医疗的开源 AI 心脏杂音检测：多位置掩码注意力融合，在官方 PhysioNet-2022 挑战指标上打分。
一套用于设计、运行与评估由动态权力交接驱动的人机协作框架的脚手架。
一个模拟完整软件项目管理流程的大模型多智能体系统。
建立在大数据栈上的商户选址平台，在中国移动企业实训期间完成。
基于 gRPC 的分布式人脸识别系统，按 CPU 占用与网络延迟划分模块。
一个以图搜图社区平台（Flask, Vue, Faiss, BERT）与一个职业分析、岗位推荐系统。六人课程团队，我任组长。
把曼昆《经济学原理》里的经典模型，从生产可能性边界到菲利普斯曲线，变成可运行、可测试的 Python。
一套基于 BeautifulSoup 的爬虫，用于电影目录、Bilibili 评论与新闻页面。
一面精选作品的阅读墙，改编自原始文档。
一份安静的作品集：精选写作、图像作品与线上实验。
每件物品都是一扇通往房间不同角落的门。