研究生阶段，我围绕码流损坏场景下的语义理解与建模持续开展研究，逐步形成“多媒体-码流多模态理解大模型”和“长上下文码流理解字节模型”两项主要研究内容，重点探索大模型直接建模码流、字节模型挖掘码流结构与语义信息，以及码流语义信息赋能下游视觉任务。目前，以第一作者发表论文2篇、在审论文4篇，授权国家发明专利1项，并参与国家级科研项目1项。 在多媒体—码流多模态理解大模型方面，针对传统视觉方法依赖完整解码链路、在码流损坏情况下难以有效获取视觉内容的问题，我开展受损图像码流语义理解研究。相关工作构建了面向受损图像码流语义理解的大规模数据集，通过任务适配微调使大模型具备直接建模和理解受损码流的能力，并进一步设计自适应多模态融合机制，根据码流实际状态利用可获取的视觉信息，提高模型在不同损坏情况下的语义理解效果。相关成果以学生第一作者发表于中科院一区TOP期刊 Pattern Recognition；以独立第一作者在中国自动化学会推荐A类会议 CAC 2025 发表论文，并取得授权国家发明专利1项。 在长上下文码流理解字节模型方面，我进一步研究如何从长码流字节序列中挖掘结构信息和语义信息，并将其应用于动作识别、人-物交互和复杂视觉理解等任务。在码流域动作识别研究中，提出双分支码流动作识别框架 BRACE，通过特征对齐与预测对齐，提高码流损坏场景下的动作识别鲁棒性。围绕该方向，码流域人-物交互相关工作已投稿至中文领军期刊《电子与信息学报》并进入返修阶段；码流域动作识别相关研究分别投稿至 Applied Soft Computing 和 IEEE Transactions on Multimedia，其中 Applied Soft Computing 已进入返修阶段；此外，围绕利用码流语义先验辅助复杂视觉理解的研究已投稿至 AAAI，相关研究逐步从受损码流的直接理解拓展至码流信息在下游视觉任务中的应用。 在思想实践方面，我注重理论学习与责任担当，积极参与微党课宣讲和党建实践。

研究生期间，多次担任微党课主讲人，主讲《奋进新征程，创造新伟业》主题微党课，围绕党的二十届四中全会精神开展学习交流；参加校级微党课比赛，以《乘风“人工智能”-电信学子如何解答新时代新问卷？》为参赛作品，结合人工智能专业背景探讨青年学生在新技术发展中的责任与使命。同时，我参加了第六届“百个研究生党支部讲好百个故事”创意传播大赛，负责《党旗领航，研途报国》主题海报的策划与设计，作品围绕党支部建设、科研报国和青年责任等内容展开，获校级优秀奖并入选百个优秀作品。 未来，我将继续保持求真务实的态度，在科研学习和思想实践中不断积累、持续进步，进一步提升专业能力与综合素养，努力实现更加全面的发展。