目录

  1. 房子
  2. 孩子
  3. 车子
  4. 牛子
  5. 野子
  6. 乐子
  7. 结语
  8. END

2024 马上就要过去了，真的好快！

不知道从什么时候开始，我也开始有每年底写一个年度回顾的想法。哦对了，应该是从网易云音乐的年度回顾开始。

回想这一年来发生了什么，有哪些收获，有哪些感想，获得了什么，失去了什么。从哪里开始呢？就从最大的事情开始吧。

房子

房子属实是意外，本没有打算今年买房，但是奈何政策变化太快了，各种利好政策纷至沓来，然后就看了看，然后就买了 😂。具体可以看我之前的写的买房记，在这里就不赘述了。

孩子

今年迎来了我们的第二个孩子，这个确实是计划之中。我觉得两个孩子是最佳的状态，既不多也不少，1 个孩子略显孤单，3 个孩子略显嘈杂。

但是生第二个孩子的代价，是很大的，尤其是像我们这种两个孩子相差 3 岁的情况。俗话说，terrible 2 horrible 3。两三岁这个年龄的孩子，精力极其旺盛，探索欲极其之强，总想搞点大事情，在家里根本闲不住。然而这时候家里迎来一个刚出生的孩子时，需要一个安静的环境，这就造成了冲突和矛盾。这种冲突简直会让你崩溃，我们家还是父母在帮忙照看的情况，如果没有父母照顾，简直难以度过这段艰难的时期。

说到这里，在 2 岁多的时候，让孩子去上托班，是一个不错的选择。这样几乎可以避免上述冲突。但是恰巧我们想让老大去上托班的时候，正是冬季。然后冬季是流感高发期，去上托班就意味着大概率会生病，然后将病毒带回家，然后传给老二，这是我们非常不愿意看到的。所以还是选择年后送去托班。

总之，想要生老二，最好让两个孩子年龄避开 3 岁这个尴尬的差距。将来两个孩子有可能同时处于升学关键期：中考和高考。

车子

北京的摇号政策是在太恶心，2024 年 第二期摇号意料之中的落空，320 万申请者（包括家庭和个人），9600 个指标，粗略算下来，平均摇中概率只有 0.3%。排新能源车也是遥遥无期，model y 算是这两年买不到了，不过 2025 年要出新款了，所以算是塞翁失马？

四轮车买不了，两轮车还是可以买的。在搬家前那段时间，买了一辆九号 F90。这辆小车，在搬家前后可是帮了大忙，省了不少打车钱。自从有了它，后来打车次数直线下降，短途出行全靠它。后来天气渐冷，才逐渐开始打车。不得不说，春秋季，简直是电动车的黄金时期，骑着车吹风太舒服了。

牛子

什么是牛子？牛马……哈哈哈，只是为了强行与上面对齐，又不能叫马子，只能叫牛子了。我是做 NLP 的，但模型工作在今年只占一小部分，今年的很大部分工作，都是工程上的问题，有很多我之前我没接触过或者了解不深的东西，比如 Kafka、redis 以及 ToC 产品的生产代码编写和性能监控。

与此同时，LLM 大爆发，无论是国内还是国外，此起彼伏。LLM 的使用门槛越来越低，价格越来越便宜，对 NLP 工程师可能是个挑战。以前我们训练一个分类模型，可能真的需要 NLP 工程师的参与，毕竟编写处理数据和训练代码等还是有一定门槛的。但是现在，只要你把类别列表、待分类文本扔给 LLM，一次 API 调用，就可以得到一个不错的结果，如果你用的是 gpt-4o 等高阶模型，那么你的效果更不会太差，你甚至都不需要微调（而且微调成本较高，效果也不一定好）。所以说你只需一个传统的 Java 工程师即可，甚至是一个实习生！平权正在发生！

但是话说回来，如果你是调用 LLM API 来使用，那么在发生分类错误时，即 LLM 始终对一些文本分错类，那么此时你基本无法去优化，你能做的只有调整 prompt 或等待模型升级。如果你使用的是本地部署的 LLM，那么要么较小模型效果不好，要么较大模型成本较高，微调费时费力，还不一定有提升。而使用“传统”模型（是的，BERT 这种现在也只能说是传统了），你有更为灵活的模型优化方法和更快的推理速度。对于摘要等生成任务，我认为目前最佳做法仍然是 LLM，但是注意幻觉问题，强如 Apple，也会闹出胡说八道的笑话。

下一年希望继续增强自己的工程能力和算法能力，阅读更多的论文，理解更多的概念，写出更多的博客！

野子

即牛子之外的探索。今年探索了几个项目，主要是：

  • Video Translator：上传一个视频，自动加上中文字幕。这个其实没啥核心技术含量，主要就是 ffmpeg + whisper。希望接下来加上 GitHub 自动打包发布（docker），使其更易用。
  • 声音克隆：这个目前还未公开。这也是我第一次实际训练音频模型，使用的是 xtts_v2，声音是柴知道之前的女性声音，使用了大概 5 分钟的声音，走了一下从音频获取到模型部署的全流程，收获不少。虽然 xtts 本身支持直接根据 reference audio 进行克隆，但是训练过后发现效果更好。
    从音频获取到模型部署全流程从音频获取到模型部署全流程
  • til：记录日常遇到的不足以形成一篇完整博文的小问题、小技术点，实际上就是小笔记，之前我的笔记都在 GitHub 和 Notion 上。灵感来自 simonw/til 。希望新的一年继续坚持！
  • 博客自动发布。利用 GitHub Action 的能力，在 GitHub 上直接编辑博客，提交之后执行 action，build and deploy。详见使用 GitHub Actions 自动发布 Hexo 博客。

乐子

根据豆瓣统计，今年共看过 79 部影视。直观上感觉这个数量明显低于去年，主要还是今年太忙了。而且今年国内上映的感兴趣的电影不多。

沙丘 2、洛基 2、幕府将军、美国内战、凡人歌、异教徒、Devs、人生复本、 终极名单、Reacher 和豺狼的日子等，是值得点出来的，后三个（[-3:]），我称之为“孤胆硬汉大杀四方”，只不过硬汉的风格不同。

[-4:-6] 是非常不错的关于平行宇宙和薛定谔的猫的片子，Devs 中的理念：Everything is predictable，在当下 LLM 盛行的年代，岂不就是 AGI 的另一种表达？我也认同这句话，有些东西我们现在看起来是不可预测的，但是否是我们对其了解的太少？特征不够多？

结语

回顾 2024 年，买房和老二出生是大事，生活上忙忙碌碌，工作上也忙忙碌碌，技术上也有所探索和收获，但博客发表量太少，太多仍在草稿阶段。希望 2025 年继续提升技术，继续推进现有的一些个人项目，发表更多的博客！Don’t think. Just do it!

Happy coding, Happy blogging, Happy NEW YEAR!

END