2025 年个人年度工作总结
姓名：曹宝琪 & (技术部)
岗位：大模型算法与应用开发
入职时间：2025.06.26
技术认知
工程化思维
多模态实践
系统理解
星链天地（山西）技术有限公司
岗位定位与年度主线
岗位方向
  • 大模型相关算法与应用开发
  • 多模态模型在业务场景中的工程化落地
  • 支持系统的部署、交付与稳定运行
年度阶段特征
入职半年，处于 技术体系建立期
  • 从单点技术到系统级认知的过渡
  • 从理论理解到工程实践的衔接
  • 为后续深度参与项目打下基础

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年度工作主线总览
三大技术方向的认知建立
1
chat 对话系统
  • Chat / Tools(MCP) 机制
  • RAG 检索增强生成流程
  • 对话系统的工程化设计思路
2
服务工程化实践
  • Docker 容器化部署
  • Nginx 服务配置
  • Make/Shell 自动化流程
3
视频分析系统（重点）
  • 实时视频流处理链路
  • FFmpeg 关键帧抽取
  • VL 模型推理与结构化输出

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技术方向一：AI 对话系统架构理解
参与内容
  • 深入理解 AI Chat 系统的整体架构设计
  • 跟进 Tools/MCP 调用机制的实现逻辑
  • 理解 RAG 流程在私有数据场景中的应用方式
收获与认知
  • 建立了对对话系统 可扩展性与可控性 的工程化认知
  • 理解了AI 能力如何通过统一框架与业务功能衔接
  • 为后续参与对话系统优化积累了技术基础

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技术方向二：AI 服务工程化实践
Docker 容器化
通过 Docker 参与 AI 服务的标准化封装流程，实现跨环境一致性部署
Nginx 配置
理解 Nginx 在服务部署与访问中的配置逻辑，确保服务稳定可访问
自动化脚本
编写和理解 Make/Shell 脚本，支持交付流程自动化，提升开发效率

工程化认知提升：建立了 AI 项目从开发到部署全流程的工程化视角，理解了服务稳定性、可维护性在实际交付中的重要性，积累了可复用的工程实践经验。

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核心项目：AI 视频分析系统
项目目标
对实时视频流进行智能分析，将视频内容转化为结构化、可计算的结果
技术链路
1
2
3
4
1
实时视频流接入
2
FFmpeg 关键帧抽取
3
VL 模型推理
4
Structured Output 结构化输出
项目特点
  • 多模态模型在实时场景中的应用
  • 视频流处理与 AI 推理的工程化衔接
  • 结构化输出在视频理解场景中的实际应用

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AI 视频分析项目中的参与与理解
参与方式
  • 首先理解项目各个模块以及核心功能和相关技术实现
  • 理解视频流处理与模型推理之间的工程化衔接逻辑
  • 探索结构化输出在视频理解场景中的应用思路
建立的认知
  • 形成了 完整的视频分析技术链路认知
  • 理解了实时视频流处理中的关键技术环节
  • 为后续深度参与功能开发与性能优化打下基础

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技术视野拓展与前沿跟进
持续关注的技术方向
高斯泼溅 (Gaussian Splatting)
3D 场景重建与渲染的前沿技术
Qwen Image-Editor/Layer
多模态图像编辑模型的最新进展
DeepSeek V4
新一代大模型技术前瞻

技术认知：AI 技术迭代迅速，需要保持技术敏感度。前沿模型能力需要与工程实践相结合才能产生价值，技术选型需要在性能、成本、可维护性之间权衡。

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个人成长与能力建立
技术认知层面
  • 从单点模型使用，提升到 系统级方案理解
  • 建立了对多模态模型、视频理解、结构化输出的深度认知
  • 形成了对 AI 技术栈完整流程的工程化理解
工程思维层面
  • 强化了 工程稳定性与可维护性 意识
  • 在快速迭代中理解了技术取舍与架构设计的思考方式
  • 建立了从技术理解到工程落地的思维模式

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阶段性特征与改进方向
当前阶段特征
更多聚焦于 技术体系理解与工程化思维建立，在独立推动、可量化的技术成果产出上仍有空间
下一阶段方向
在已建立的技术认知基础上
从"理解参与"向"深度推动"转变
聚焦关键模块，形成可复用的技术能力沉淀

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下一阶段工作展望
技术方向
  • 深度参与系统架构设计与优化
  • 推动视频理解与多模态应用的工程化落地
  • 在具体模块中形成技术积累与成果沉淀
个人目标
  • 从"技术理解"向"成果产出"转变
  • 在项目中承担更多 推动与技术决策 的角色
  • 建立可衡量的技术影响力

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认知建立
年度关键词
认知建立
从技术理解到系统认知
工程化思维
从理论到实践的衔接
系统理解
完整技术链路的掌握
实践积累
可复用能力的沉淀
入职半年，在快速变化的行业中完成了从技术理解到工程实践的认知建立，形成了对 AI 技术、工程与业务之间关系的系统化理解，为下一阶段深度参与项目、产出技术成果打下了坚实基础。

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衷心感谢
感谢公司领导、同事以及所有团队成员在 2025 年给予的信任与支持。
您的指导、协作与鼓励，是我不断进步的动力，期待未来能共同创造更多价值。

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