企业官网建设流程全解析

营销型网站建设的小技巧,wordpress 301插件,如何做360网站优化,网站如何做业务文章讲述了一位推荐算法工程师转行至大模型推理工程的思考历程。推荐算法因流量见顶、需求萎靡面临职业瓶颈#xff0c;而大模型领域因ChatGPT兴起迎来爆发式增长#xff0c;市场需求远超供给。作者认为这是把握资本红利、提升薪资的好时机#xff0c;因此决定转行。文章提供…文章讲述了一位推荐算法工程师转行至大模型推理工程的思考历程。推荐算法因流量见顶、需求萎靡面临职业瓶颈而大模型领域因ChatGPT兴起迎来爆发式增长市场需求远超供给。作者认为这是把握资本红利、提升薪资的好时机因此决定转行。文章提供了大模型学习路线、行业报告、经典书籍和商业化方案等资源助力读者快速入门大模型领域。最近研究了一下大模型相关的内容决定从互联网的推荐算法转行做大模型推理工程化相关的工作。 所以简单说说我在这个决定中的思考过程。1. 推荐算法岗的现状我本来是一个在大厂做推荐算法的工程师。收入在行业里面算是中游水平, 就这么一直干着似乎也没什么问题。但是互联网行业的岗位毕竟和公务员和事业单位比不存在一个工作干一辈子的情况。这个工作能不能继续干完全取决于市场对于这个岗位有没有需求。但是推荐算法今年的情况就是流量增长见顶需求萎靡。前两年推荐算法很火是因为4G出来以后有大量的移动端APP(抖音 快手 小红书等) 用户量激增创作的内容需要通过推荐算法分发给最需要的用户。但是最近几年这几个APP的用户量增长基本见顶了就算推荐算法推荐的再好最大的一波用户增长红利已经结束了。该用app的用户都已经用上了连身边的老年人都已经在玩这些app了还能有哪些新用户呢无非就是让存量用户每天再多玩个1-2分钟就了不起了。相当于市场对于推荐算法真正的需求已经不多了。所以从招聘市场的反馈来看目前依然在招推荐算法的公司似乎只有字节和小红书了。只有字节的抖音系app以及小红书还有用户的增长。其他的公司都是缩招反应到薪资上也是没什么涨幅。类似于阿里系的蚂蚁淘宝等公司跳槽过去可能都是平薪。整个行业似乎都在卡30%的跳槽涨幅。对于抖音生活服务小红书电商这类新业务整体体量小基数低可以去抢一抢阿里和美团的生意看起来整体业务增长幅度还不错。只要不是算法做的特别差随着不断通过各种渠道获取新用户都可以有不错的业务增长并不一定非得是算法牛逼。但是这类新的有增量的业务在市场上已经很小了。对于一些老的业务比如抖音短视频这类成熟型业务都是各种高端技术以及极端的trick 才能获得不到百分之一 甚至不到千分之五业务指标收益。说白了就是改革进入了深水区的感觉再怎么改算法都是费劲巴拉收益很小。典型的对数曲线增长。从老板的角度来看再继续招更多的算法工程师也不能带来业务的收益索性也就不继续招了。所以传统的推荐算法在流量见顶的大环境下岗位需求变得萎靡不振。2. 大模型创造的新需求今年年初ChatGPT的横空出世让人类看到了人工智能的更多可能。ChatGPT就像2016年的AlphaGo 一样给各类创业者投资者打了一个样AI原来可以这么牛逼。虽然说现在的ChatGPT还只能当个查找资料的工具但是让人们看到了更多底层的技术的巨大进步预计在未来的几年会颠覆很多行业只是暂时没有找到特别大的场景。从英伟达的股价来看资本是很看好这个新兴的增长点的。所以投了很多资本进去这正是打工人收割资本家的好机会。现在资本家人傻钱多此时不割更待何时。另外根据最近猎头的反馈已经有很多的大模型公司都在疯狂招人了。有的原来做推荐算法的猎头甚至都要转行做大模型了。猎头是可以直接反应市场需求的一批人。**技术再牛逼卖不出去没有市场就是没用的。**市场需求暴增但是供给跟不上的时候往往是价格最高的时候。反正我就是个打工的既然都出来卖了为什么不赶紧把自己卖个好价钱。别跟我说什么深耕一个领域。纵观互联网这几年的发展就知道这个行业没有什么值得深耕的。都是走快速扩张抢占市场的逻辑。除非是特别小众利润微薄的角落才允许你慢慢深耕。只要是利润够多就一个字快。快速抢占市场是最重要的。所以啥也别说了我要去学习去转行了趁着年轻刚30还没有因为35岁被hr把简历直接扔掉。现在转行门槛还不算高还能趁着供给没跟上来多要一些工资。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】