冯文斌 Wenbin Feng

个人简介

计算机科学与技术背景，熟悉大语言模型与深度学习常用框架。在 Notta 实习期间主要从事 LLM 应用开发与微服务落地，核心工作为文档生成微服务，并参与 ASR 调优、生图模型评测与语音编辑等功能开发。希望加入香港 AI 团队，将模型能力真正落地到产品中。

教育背景

  1. 2026 – 2027
    香港理工大学，区块链科技硕士。
  2. 2022 – 2026
    深圳技术大学，计算机科学与技术（专业前 5%）；2025 学习之星一等奖（前 3%）。

实习经历

  1. 2025.11 – 2026.07
    Notta | AI 会议笔记与语音转写 AI 算法实习生
    • 【主要工作】主导 LLM 文档生成微服务开发：基于 XML 级 ReAct 工具调用，实现 Word、Excel、PowerPoint 结构化文档的规划、编辑与校验，并将核心能力封装为微服务供产品集成；新版本在成本与速度上均优于前版 50%，获得多家日本 B 端企业好评。
    • 参与 ASR 算法开发与调优，包括识别质量分析、语音模型优化，以及自动化评测流水线建设，支撑可重复的语音算法测试。
    • Notta Brain 信息图生成：设计 Benchmark 与测试用例，对主流 API 生图模型（Qwen、Seedream、Nano Banana、GPT Image 2 等）进行横评，记录生成耗时与成本并可视化呈现；将评测流程封装为 Skill，支持新模型自动化测评。
    • Speakon Edit 语音纠错：负责用户语音纠错编辑功能，在模型候选池中选型并编写 Prompt 进行效果测试与优化。

技能

熟练使用 Python 与 PyTorch 进行深度学习开发；在 LLM 应用方向有 Prompt Engineering、Agent / Tool Calling（ReAct）及 Agno 框架的实战经验，能够将模型能力封装为微服务（Docker、FastAPI）并落地到产品中。熟悉 Word / Excel / PowerPoint 结构化文档生成，以及 ASR 语音识别相关开发与调优。熟练使用多种 Vibe Coding 工具，包括 Codex、Cursor、Claude Code、Kiro 和 OpenCode。

发表论文

  1. Wenbin Feng, Yu Lu, Xiaoqing Li, Kai Leung Yung, Wai Hung Ip. “Fog/Edge-Aware State Space Models for Multi-Task Chest X-ray Report Generation and Lesion Detection.” IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. Accepted / Early Access, 2026. DOI: 10.1109/JBHI.2026.3667969. (JBHI, JCR Q1) [IEEE Xplore]
  2. Huilin Ge, Jie Zhu, Wenbin Feng, Jiali Ouyang, Ze Wang, Xiaoping Chen, Yu Lu. “AquaSlot-SAM: Coupling Slot-Based State Space Models with SAM for Robust Underwater Video Multi-Object Segmentation.” Pattern Recognition. Vol. 174, Article 112964, 2026. DOI: 10.1016/j.patcog.2025.112964. (Pattern Recognition, JCR Q1) [ScienceDirect]
  3. Wenbin Feng, Yu Lu, Xiaoqing Li, Shijie Shi, Yingjian Qi. “MambaXray-CTL: Multi-Stage Contrastive Training for Medical Report Generation with a Mamba-Based Multi-Modal Large Model.” Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. 2025. DOI: 10.1109/SMC58881.2025.11343574. (IEEE SMC, Conference Paper) [IEEE Xplore]
  4. Xiaoqing Li, Wenbin Feng, Yu Lu, Judice Koh, Ellie Choi, Jianli Chen, Jinhong He, Kee Yuan Ngiam. “Unsupervised Adaptive Path Optimization for Knowledge Graph Reasoning in Multimodal Medical Diagnosis.” Proc. 22nd International Conference on Intelligent Computing (ICIC 2026), Toronto, Canada. 2026. DOI: 10.1007/978-981-92-3441-7_39. (ICIC 2026, Conference Paper) [Springer]
  5. Wenbin Feng, Yu Lu, Shijie Shi, Meng Li, Huilin Ge. “A Deep Learning Model for Surface Defect Detection in Thermoelectric Cooler Components.” Proc. International Conference on Intelligent Computing (ICIC), Lecture Notes in Computer Science: Advanced Intelligent Computing Technology and Applications. pp. 163–172, 2025. DOI: 10.1007/978-981-96-9921-6_14. (ICIC 2025, Conference Paper) [Springer]

语言能力

普通话、粤语、英文