糊涂虫的回顾202506

引言：技术与成长的交织

时光飞逝，回首这半年的历程，见证了自己在技术领域的蜕变与成长。主要收获包括：

• 独立完成一个完整的golang项目，涵盖从概要设计到维护的全生命周期
• 深度参与大模型服务开发，包括调度系统优化、提示词工程、部署运维等
• 探索前沿技术领域，包括音频处理、视觉大模型评估和硬件加速等
• 在知识传播方面，完成大模型相关技术的内部培训和经验总结
• 实践大模型训练，覆盖文本和视觉两大领域
• 在SLAM技术领域，成功验证fast-livo2项目的实施

技术探索之路

大模型服务开发的深度实践

在大模型领域的探索主要集中在以下方面：

• 构建高性能服务架构：基于flask和golang开发符合OpenAI标准的API接口
• 环境配置与优化：精通CUDA、Python、Conda等技术栈的部署与调优
• 系统架构优化：实现高效的多线程调度系统，提升模型服务的并发处理能力
• 自动化部署：基于Jenkins构建完整的CI/CD流程
• RAG系统开发：设计并实现基于检索增强的智能问答系统
• 模型训练与优化：搭建微调环境，完成数据集制作、模型训练、量化优化等全流程
• 业务适配：将微调后的模型无缝集成到现有软件服务中

视觉大模型的探索与实践

深入评估多个前沿视觉大模型的实际效果：

• Qwen2.5-VL：阿里通义千问最新视觉模型
• MiniCPM-V2.5：轻量级高性能视觉模型
• InternVL2.5：商汤科技的视觉语言模型
• LLava：开源视觉语言模型的代表作

多媒体处理与系统优化

• 基于rkmpp实现ffmpeg硬件加速，显著降低CPU占用
• 针对rk3588平台优化Ubuntu系统
• 实现硬件GPIO交互和软件打包自动化

SLAM系统实践

深入ROS生态系统：

• 掌握ROS核心工具链：roscore、rostopic、rosrun、roslaunch、rviz等
• 实现激光雷达与ROS的深度集成
• 完成工业相机与ROS的数据融合
• 基于点云技术实现环境感知与建模

技术视野的跨越式发展

完成了从传统软件开发到AI研究的转型：

• 构建专业的数据集制作流程
• 掌握模型LoRA微调技术
• 深化业务场景下的模型应用
• 在ROS框架下实践SLAM前沿项目

个人成长与反思

职业发展

1. 角色转型

   • 从开发工程师到AI研究员
   • 技术栈显著扩展：学习和使用Python、C++、Golang等多语言进行开发

2. 能力提升

   • 善用AI工具提升问题解决效率
   • 建立技术自信，培养独立攻关能力
   • 技术广度显著提升，为深度突破打下基础

生活状态

1. 健康管理

   • 待改进：作息规律性有待提升
   • 亮点：在繁忙工作中保持体重稳定

2. 社交发展

   • 技术社群参与度有待提升
   • 期待拓展更多专业交流机会

未来展望

近期目标

1. 生活质量提升

   • 建立科学作息计划
   • 重启运动习惯，保持健康生活方式
   • 培养健康饮食习惯

2. 专业能力提升

   • 深化AI领域技术积累
   • 制定清晰的职业发展路线
   • 提升技术问题分析与解决能力

长远规划

• 探索技术创新与社会价值的结合点
• 追求个人价值与社会贡献的平衡
• 构建专业的技术交流网络

结语

这半年见证了从传统开发到AI研究的转型历程。在探索大模型、ROS等前沿技术的过程中，不仅拓宽了技术视野，也深刻认识到技术深耕的重要性。展望未来，将以更专注的态度钻研技术，以更规律的生活节奏持续进步，在AI时代的浪潮中找到属于自己的发展轨迹。