AI技术探索与实践总结

探索背景

2023年是人工智能技术快速发展的一年，各种大模型和AI应用层出不穷。为了跟上技术发展的步伐，我在工作中开始深入探索AI技术，包括深度学习框架、大语言模型和AI应用开发等方向。

核心技术点

1. 深度学习框架

深入学习了PyTorch框架，理解了张量计算、自动微分和神经网络构建等核心概念。

2. 大语言模型

研究了ChatGLM等大语言模型的结构和应用方式，掌握了模型微调和部署的基本方法。

3. 应用开发框架

学习了LangChain框架，理解了如何将大语言模型与实际应用相结合。

4. 计算机视觉

探索了稳定扩散模型（StableDiffusion）等图像生成技术，实践了图像处理和生成的应用。

实践项目

在AI技术探索过程中，我主要参与了以下实践项目：

1. AI客服系统调研和技术选型
2. AI视频工具开发（图生文、视频增强）
3. 稳定扩散模型研究和应用实践

技术收获

通过AI技术的深入探索和实践，我不仅掌握了相关技术知识，更重要的是理解了AI技术在实际业务中的应用场景和价值。这为我今后在AI领域的进一步发展奠定了基础。