工作职责：GUI 异常数据集与评测体系：构建高质量 GUI 异常检测数据集，建立周迭代评测流程，自动计算 Precision / Recall，支撑模型持续优化。 自动化异常数据生成：基于 Frida + ADB Hook 自动制造异常数据。文本异常：每类约 200+ 样本；布局异常：每类约 1000+ 样本，覆盖30+应用；实现异常数据可复现生成，降低人工标注成本。 异常检测算法与流程优化：调研并落地布局异常检测算法，准确率提升至 88%+。利用 OpenCV DB 模型进行文本提取，结合hash过滤相似页面与调用异常接口，实现自动分类。 大模型应用与微调：调用多模态大模型接口对渲染异常进行自动检测与分类。在小米云开发机平台微调 Qwen2.5-VL，使用 7 万条渲染异常数据训练，在 V3.0.1 测试集上 Precision / Recall 均达 90%+。 模型部署与前沿探索：完成模型从V100 → CloudML 的部署与服务化落地，保障稳定运行。调研LLMDroid-DroidBot / FastBot，探索 LLM 驱动的 GUI 自动化测试策略，提升测试覆盖率。