01Apodex · 2026 年 5 月至今
预训练数据基础设施
从零构建预训练数据获取与处理基础设施并扩展到互联网规模，以数据质量评估指导采集。
建立覆盖原始 HTML、PDF 等高信息量文档的数据获取管线，以质量评分指导采集。
预训练数据
作品。
从研究问题到模型、评测与可用的工具。
研究与实践
我主导的工作。
02Apodex · 2025 年 5 月 – 2026 年 5 月
深度研究智能体
从零搭建智能体框架，在开发团队扩展到四五位贡献者时负责核心架构，设计多源证据验证、并行工具调用与多智能体协作。
面向复杂研究的模型与工作台，以及开源 FrontierAgent 执行框架。
研究与工具使用
- 从零搭建智能体执行框架
- 0 → 1
- FrontierAgent 执行框架
- 开源
03I²R, A*STAR · 2023–2025
MERaLiON AudioLLM
在 A*STAR I²R 主导数据准备与评测，并在六人团队中共同负责模型训练。
MERaLiON AudioLLM 发表于 ACL 2025 系统演示单元，属于新加坡国家多模态大模型计划。
音频语言模型
- 系统演示单元
- ACL 2025
- 覆盖 8 类任务，来自同期主导的 AudioBench
- 26 个数据集
04I²R, A*STAR · NAACL 2025
AudioBench
主导 AudioBench，覆盖 8 类任务与 26 个数据集，担任第一作者。
通用音频语言评测基准，发表于 NAACL 2025。
音频模型评测
- 第一作者
- NAACL 2025
- 来自 Google Scholar
- 270+ 次引用
跨语言与文化
- 共同第一作者
- NAACL 2024
- 来自 Google Scholar
- 100+ 次引用