Project Demo 02
这个页面重点展示“低延时、低功耗、可本地运行”的车载助手体验。通过模拟车内指令问答、手册检索和意图解析， 把训练闭环和应用落地能力转成一个看得见、可交互的产品原型。
完成轻量级车载助手原型，能够演示车载功能问答、手册检索和控制意图理解流程。
从基础模型结构、训练数据到 SFT / DPO 对齐完成闭环验证，沉淀小模型训练经验。
围绕低延迟、低功耗和离线可用约束，验证小参数模型在边缘车载场景中的应用可行性。
车载问题、自然语言控制指令、手册知识片段
MiniMind 模型、指令跟随、意图识别、知识检索和对话状态管理
功能解释、操作建议、意图解析结果和车载助手回复
轻量化离线运行验证，面向边缘端资源约束做原型展示
这里把训练能力映射到实际车载功能，让访问者能够直观看到“模型不是只训练过，而是能服务具体任务”。
围绕空调、导航、车门、灯光、驾驶模式等功能做自然语言问答。
把说明书知识转化为对话式回答，提高使用效率。
将用户自然语言映射成可执行的车辆控制意图。
面向低功耗、低延时和有限内存做整体能力验证。
快捷测试问题
训练到部署链路
从底层实现类 LLaMA 关键模块，掌握 Decoder-only 架构机制。
完成预训练、监督微调和偏好对齐的多阶段训练流程。
在车载助手场景中验证问答、检索和控制解析效果。
这里直接呈现“像真实产品一样”的使用体验，让招聘方看到这不是一张静态海报。