在技术世界的海面之上，新概念、新框架与新模型不断翻涌；而在海面之下，是更深的机制、原理与技术演进方向。《深渊之下》正是为此而生——这是一个面向 AI、机器学习与网络技术的深度探索博客，旨在记录我在信息技术领域的持续实践与思考。
在这里，你会看到：
1. AI 与机器学习的实践记录
- 大模型（LLM）推理与部署的工程经验
- 面向生产环境的模型性能优化与精度权衡
- 数据处理、特征工程与训练流水线（Pipeline）的最佳实践
- 与开源/商业 AI 框架（如 PyTorch、vLLM、Ray等）的踩坑记录
2. IT 基础设施与网络技术的深入讨论
- 服务器架构、集群搭建与 GPU 资源调度
- 网络协议、流量分析与云上架构模式
- 企业级系统的可观测性、安全机制与架构设计思考
3. 技术趋势与个人洞察
- 从工程视角解析 AI 行业的变化
- 深入“黑箱”之下的技术洞察
- 对工具链、开发范式与工程文化的思考
为什么叫“深渊之下”？
深渊不是黑暗，而是深度。
在这里，我希望跳脱技术表面的喧嚣，深入系统的本质、模型的运行机制、工程决策的权衡点。
每一次记录，都是对未知领域继续向下挖掘的一次尝试。
博客目标
- 记录真实的工程经验，而不是泛泛而谈
- 在复杂与混乱中提炼技术本质
- 让实践驱动认知，让探索推动成长
《深渊之下》是我的个人技术日志，也是与同行交流思考的窗口，欢迎任何对 AI、机器学习与网络工程有热情的朋友一起探讨。