李露，中国矿业大学计算机科学与技术学院/人工智能学院大数据技术与工程专业2024级硕士研究生，汉族，中共党员。曾获研究生国家奖学金；以第一作者身份在中文核心期刊发表论文一篇；以第一作者授权国家发明专利2项，以第二作者授权国家发明专利2项，以第三作者授权国家发明专利3项。
矿井之下，攻坚见效
矿下巷道光影交错、粉尘弥漫，一夜值守里，算法误把反光当“超挂”、把阴影当风险。李露很快意识到，问题不在算力不足，而是机器“看不懂”真实场景。于是，他将 40 秒的回放视频拆解成上千帧，逐帧追问每一次误判的根源。
从调模型到重做数据，他把复杂的真实工况分解为可学习的结构：背光、反光、遮挡、抖动……一个个细粒度标签被建立起来，配合交叉标注与“金标准”样本，把经验变成可度量的几何与时序特征。围绕误判反查、增广与复标，数据从“够用”变成“好用”，模型也终于“看清了”井下环境。
在算力与功耗的双重约束下，他推进结构裁剪、轻量化改造与推理优化，让模型不只是“跑起来”，更要“跑得稳”。历经多轮井下昼夜测试，他将现场反馈持续回流至训练环节，连最棘手的“泥水反光+异型车斗”工况也逐步得到控制。
这条从问题刻画、数据构建、结构改造到边端部署与现场闭环的完整链路，最终沉淀为一套可复用的标准：问题要清晰、数据要可信、指标要过硬。只有让机器真正理解世界，才能把“看不清”变为“看得准、跑得快”。
团队同频，赛场突破
深夜机房里，李露带着团队从零起步，硬啃大模型比赛任务。跨模态遥感理解、图像与语言的精准对齐、问答推理……每一个环节都在挑战模型的“世界观”。首轮微调效果不佳，他意识到：不是训得不足，是数据出现了问题。于是他们从头重构数据：分层抽样防偏差、规范“云/影/裸地”等易混淆概念、补充遥感预训练、用低秩适配技术保护语言能力。训练策略也改成“分段攻关”：先图文匹配，再图文生成，最后实现问答闭环，用“识别、定位、描述、一致性”四项指标严格追踪每一步进展。
他推动团队形成稳态工作节奏：每日站会、统一版本管理、难例池定期回归、48小时可验证决策机制、全链路联调清单……最终，在复杂云影与多尺度目标交织的测试场景下，模型各项指标稳步提升，成功入围终审。对他们来说，最大的收获不仅是拿到“入围终审”这张入场券，更是将“从0到1摸索大模型”的过程，沉淀成一条可复制的技术路径——方法跑通了，成绩便是水到渠成。
以身作则，行动成风
他把晨跑的配速带入科研：专注一段时间、休整片刻、再规律推进。自律对他来说不是口号，而是身心同步的秩序。作为一名党员，李露始终秉持 “先立己后立人” 的信条，先以自律夯实自身能力，再用行动带动团队共进步。
他把团队从屏幕前“拉”到运动场，用羽毛球和乒乓球打开另一片交流空间；输的人分享“踩坑”经历，赢的人分享技术小结，汗水成为减压阀，运动成了团队黏合剂。无论是科研成果还是失败教训，他都愿意坦诚分享：如何把灵感整理成问题、把日常记录累成技术路线……他相信只要把小事做扎实，成果自然就会出来。
渐渐地，实验室的气氛变了。大家不再以学习工作时长论奉献，而是用短期目标推进效率；遇到难题先迈小步，而不是陷入焦虑。夜色下的跑道上，他用熟悉的节奏提醒自己：用自律影响他人，把稳定感传递给身边的人。当个人的节奏与团队的步伐重叠，再难走的路，也会越走越清晰。
