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【QSTOP100】【大语言模型应用】

【简介】 Nico导师，QS top100英国知名研究型大学网络通信与人工智能方向博士，长期从事大语言模型、深度学习与网络通信交叉方向研究。其研究重点包括利用大语言模型理解自然语言网络需求、将高级业务意图转化为可执行的网络管理目标，以及通过图神经网络、多目标优化等方法解决动态网络中的服务功能链部署与网络资源编排问题。博士期间曾担任学校助教，具备课程讲授、实验辅导与学生指导经验；同时作为 Research Assistant 参与实验室 REASON / Open Networks 相关科研项目，了解英国高校科研项目运作、论文写作、实验设计与学术投稿流程。

【国内985】【多目标优化】

【简介】 Brunson导师，华东理工大学计算机博士，主要研究方向为约束多目标优化、大模型智能体及深度学习。具备扎实的算法研究与工程实践经验，在自动化、进化计算及工业信息学等领域的高水平期刊上发表多篇研究成果。曾主导或参与多个基于大语言模型的智能体系统开发项目，涵盖电力市场交易智能体与医疗场景医患沟通辅助系统等实际应用场景，积累了丰富的前沿算法落地经验。

【QSTOP100】【大语言模型应用】

【简介】 Nico导师，QS top100英国知名研究型大学网络通信与人工智能方向博士，长期从事大语言模型、深度学习与网络通信交叉方向研究。其研究重点包括利用大语言模型理解自然语言网络需求、将高级业务意图转化为可执行的网络管理目标，以及通过图神经网络、多目标优化等方法解决动态网络中的服务功能链部署与网络资源编排问题。博士期间曾担任学校助教，具备课程讲授、实验辅导与学生指导经验；同时作为 Research Assistant 参与实验室 REASON / Open Networks 相关科研项目，了解英国高校科研项目运作、论文写作、实验设计与学术投稿流程。

【国内985】【多目标优化】

【简介】 Brunson导师，华东理工大学计算机博士，主要研究方向为约束多目标优化、大模型智能体及深度学习。具备扎实的算法研究与工程实践经验，在自动化、进化计算及工业信息学等领域的高水平期刊上发表多篇研究成果。曾主导或参与多个基于大语言模型的智能体系统开发项目，涵盖电力市场交易智能体与医疗场景医患沟通辅助系统等实际应用场景，积累了丰富的前沿算法落地经验。

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