这是一个创建于 157 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
RT ，关于深度学习的相关算法，已经在学校期间把激情消磨完毕了，现在看到数学公式就想睡觉。
日常生活里的一些小玩具，无非也是调用 API 做个套壳召唤器。不过偶尔做 AI 人声、换脸、画图，也无非是拿现成的 github 上的模型直接训练得到的，谈不上什么精进。
工作中则是完全接触不到，忙于 CRUD 。
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自学 AI 这个话题恐怕有点空，有点广，对于职场发展而言，这玩意是不是没什么特别的意义。作为普通程序员，是不是只要会 copilot 、GPT 即可，就没必要深究模型的算法，凑这个机器学习岗位的热闹。因为这岗位，根本不是普通人能自学就可以拿到 offer 的？（抛开应届生）
日常生活里的一些小玩具，无非也是调用 API 做个套壳召唤器。不过偶尔做 AI 人声、换脸、画图，也无非是拿现成的 github 上的模型直接训练得到的，谈不上什么精进。
工作中则是完全接触不到，忙于 CRUD 。
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自学 AI 这个话题恐怕有点空，有点广，对于职场发展而言，这玩意是不是没什么特别的意义。作为普通程序员，是不是只要会 copilot 、GPT 即可，就没必要深究模型的算法，凑这个机器学习岗位的热闹。因为这岗位，根本不是普通人能自学就可以拿到 offer 的？（抛开应届生）
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yannxia 157 天前
这个嘛，大模型本身带来不了多少就业，因为搞算法毕竟有限，这里说的主要是上下游，比如移动互联网让客户端吃了好几年，后面搞 k8s 也让架构师和后端吃了几年，大模型主要是未来如果应用都要接入，那就蛮好的。但是不一定非要去做模型本身嘛
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abcbuzhiming 157 天前
个人只能用用各种工具，研究原理没啥用，你看现在的趋势很明显了，闭源的模型大部分都比开源的强，那些闭源的模型现在讲自己的改进点都语焉不详，论文都很少发，现在 AI 的技术垄断在大公司手里的趋势前所未有的明显。完全就是大机器对手工作坊的碾压，这种情形下个人对这个领域的技术研究是很无力的
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yoiteshaw OP @abcbuzhiming 你说的有道理，未来使用成熟 AI 工具就会和熟练使用 Excel 一样，现目前应该多接触成品，而不是算法本身。
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echo1937 156 天前
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yannxia 156 天前
@echo1937 应该和微服务差不多，就是那种概念为主，实操上应该会增加一些怎么把用户数据变成知识库，然后一些微调模型之类的工作，不过就可能每个产品/服务都会简单的对接一下，这样也算带来一些就业。上下游越复杂，所需要的人就越多这么个情况。
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haiku 156 天前 via Android
可能搞 infra 的有活干了
meta 最新 llama3.1 技术报告，训练过程里大量 GPU 故障，网络，集群什么的 |
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kaichen 156 天前
> 工作中则是完全接触不到，忙于 CRUD 。
有没有一种可能，你可以使用你说的“调用 API 做个套壳召唤”来帮你从 CRUD 里解放出来？让你无须处理繁琐重复的 CRUD |
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