企业官网建设流程全解析

有哪些网站是html5的,什么站做咨询网站好,制作手机网站什么软件,node.js做直播网站本文分享裸辞转型AI大模型的成功经历#xff0c;包括转行动机、系统学习准备和面试经验。强调深入理解底层原理、做好经济心态准备、针对性优化简历和保持良好心态的重要性#xff0c;为想进入AI领域的人提供实用参考。今年很重要的一个经历就是裸辞然后顺利转行到了AI大模型…本文分享裸辞转型AI大模型的成功经历包括转行动机、系统学习准备和面试经验。强调深入理解底层原理、做好经济心态准备、针对性优化简历和保持良好心态的重要性为想进入AI领域的人提供实用参考。今年很重要的一个经历就是裸辞然后顺利转行到了AI大模型方向回首过去的四个月以及更长的两年在临近一年结束之时稍稍记录一下还是很有必要的。主要从三个方面做一下记录缘起讲一下为什么要转准备记录一下在裸辞前做了哪些准备面试记录一下面试时候的观察和经验。为啥要转行呢借用一句流行的话来讲就是要去旷野自由地探索一番寻求自己的人生价值。过去的时间一直在按部就班地上学工作尤其是近一年愈发感觉时间飞逝流淌而我却一直近乎碌碌无为没有创造什么有价值的东西。而AI领域我认为未来是很有想象力空间的方向因此这是我想要转行的根源。从催化剂上来说目前的工作虽然薪资尚可但相比刚入职那一年越来越没什么新意未来的几十年可能一直都是在重复类似的东西再加上工作氛围相比之前差了很多待的时间越长只会蚕食我向外探索的创造力于是坚定了我即使裸辞也要离开的决心。而导火索就是deepseek的爆发我意识到了成本的大幅降低将会助推AI大模型在各行各业的落地这个时候越早投入到这个行业越好。综上大概今年7月份我裸辞开始了转行之路。虽然说是裸辞但这只是指没有在职找到下份工作并不是完全无准备的冲动之举。下面我就介绍一下我做的准备。首先是AI大模型方向的知识能力准备在大三下其实就已经接触学习AI了只是当时是拿来主义不求甚解地应用了没有深入理解底层的原理研究生时本应该深入探索理解的但因种种原因仍然未能深入工作的两年我利用周末和节假日真正深入学习总结了其内部的原理并升级了自己的学习方法就是跟着问题学不害怕遇到问题在解决问题中更加深入地理解有了这些做基础裸辞后我又给自己设定了三个月的探索时间自己制定了一个学习框架更加系统学习总结AI大模型的底层原理包含python传统AI主流大模型因为我想做的方向是AI落地应用因此做了一个落地的应用项目。而且在此期间我在网上分享了自己的学习笔记一方面是督促自己稳步地学习另一方面也是保持和外部的连接这些学习笔记现在也都放到了github上了后面我也会继续更新优化这也算是我创造的第一个有价值的东西了。想要学习的可以看一下大概率会有助于学习进程。另一方面的准备则是我对三个月探索期的准备包括但不限于下面几个。首先最重要的是经济工作两年也算是攒了一些可以保证我不用担心探索期间没有收入来源的问题第二个就是心态虽然已经做好了准备并制定了详细的规划但毕竟是从稳定运行了很长时间的轨道跳到旷野中面对很高的不确定性是会有相对来说较高的焦虑情绪的而我应对不确定性情绪的方法就是每天记录自己完成的任务同时保持和外部的连接第三个是环境裸辞还是尽量不要一个人待在房间里我住的地方附近有一个图书馆我每天基本上准时早上去晚上回陪伴我度过了孤独的探索期。好的环境一方面保持正常学习生活节奏可以提高学习效率另一方面也是保持和外部的连接。经过了大概三个月的探索学习开始了转行的面试阶段。当前的就业大环境确实整体上感觉是寒冬的不过大环境里面又有小气候AI大模型领域作为新兴的一个方向国家还有企业都在往AI方向去转所以这个方向的岗位相对来说热度是比较高的。大环境是一方面核心还是自己的优劣势面试之前我先分析了一下自己的优劣势并设定了自己的结果预期注意不是单个面试的结果预期而是找工作的预期因为单个面试单个企业的不确定性太高了。优势首先是有两年的行业工作经验这可以契合AI和行业的结合这一个方向因为我初衷就不是要做基座模型的而是要做应用的有行业经验在我看来是一个优势而且更重要的是即使最后找不到AI方向也可以在继续在本行业这在我的预期中属于保底操作这里多说一句我发现找下一份工作的经验年限在2-3年似乎为最佳不知道是否为真第二个优势就是经过探索期我真正深入从底层理解了AI大模型的原理并拥有了一个落地项目后者可以帮助我过一下简历初筛前者则是在我面试的时候几乎不会像只背八股那样轻易被问住事实上后面的面试证明了在原理方面基本上我都可以应对即使不熟悉的也可以推理一下。另一个优势则是相对不错的学历这可以帮助我过简历初筛在当前这个环境中还是很有必要的。最大的劣势则是工作匹配度的问题现在几乎所有的社招岗位都是要求工作经历非常匹配把你上份工作经验能够直接用到现在的工作中而我缺少AI方面的直接工作经验虽然自己做了一个落地项目但这方面确实是最大的劣势。另一个劣势则是手撕代码的能力退步很大因为长期没有刷了。事实上也是前期的一个面试中原理应用啥的聊得都挺好的面试官非常好地特意选了简单的代码题但我还是没有做出来很是遗憾。然后我就抽了一周左右的时间把之前刷的代码题目回顾总结了一下后面基本上都能写出来或者说出思路了。接下来就是密集的面试时间了其实在面试之前我还制定了一个分行业分岗位的面试投递节奏不过真实执行的时候还是因为种种原因没能完全按计划进行一揽子海投了这是可以优化的地方。10月20号我认为探索期虽然还没有尽善尽美但已经可以结束投简历了花了大概一周左右的时间投了几家小公司并把我的简历完善了一下27号正式开始海投中间就是漫长的面试环节列出来的这些天几乎每天都有两到三场面试11月20号拿到了首个正式的书面通知offer其实前面也有一些口头的offer但是有的是方向岗位不匹配有的可能是公司计划有变动后续也没消息了这里稍稍吐槽一下这种变动HR通知一下给人感受会好很多的接下来的几天也陆续得到了之前面试的几个offer我觉得差不多了也有两个相对来说比较合适的offer所以10月26号就停止了面试休息了大概两周左右的时间12月8号就正式入职了。这是我的一个面试时间线不过企业招聘时间应该是有黄金期的金三银四金九银十现在环境来说也可能是有变化的就不确定了。面试经验的总结来说我觉得第一点对面试的内容是真正搞懂底层的原理了真正系统的理解了这个我觉得是非常重要的这样才可以从容自信地面对每一场面试不会像只背八股押题那样会焦虑担心。另外一个就是要很熟悉简历上的内容前期可以提前准备可能的一些问题比如说借助AI让它根据你的简历内容去问一些问题然后准备相应的回答后面面试多了每一次都要复盘面试的问题因为面试官他都是根据你的这个简历内容来去问你的所以很多情况下很多面试官问的内容几乎是大差不差的越到后面越想是在背诵答案了一样。另外还有非常值得注意的是心态尤其是裸辞期间的面试因为一般面试的周期拉的比较长一周两周都是有可能的再加上HR很多时候不会告知你结果以及面试失败的沮丧都会不断让人焦虑的所以制定一个面试总的预期不要过度关注某场面试某家公司面试结果不是对你个人的否定只是不适合罢了只要最后的结果符合预期就行了。另外就是简历一定要好好写可以根据想去的岗位和行业写不同的简历把岗位描述上的关键词尽可能和自己的简历内容融合到一起因为筛选简历的时候很多情况是看关键词匹配的。还有就是现在要求岗位匹配度所以不要一份简历投所有的岗位。回过头来看这次的最终结果在我预期的第二层级AI方向的深入探索也才刚刚开始希望自己能够创造出有价值的东西。以上就是我的一个转行记录了如果能对你有所帮助那再好不过了。学习大模型 AI 如何助力提升市场竞争优势随着新技术的不断涌现特别是在人工智能领域大模型的应用正逐渐成为提高社会生产效率的关键因素。这些先进的技术工具不仅优化了工作流程还极大地提升了工作效率。然而对于个人而言掌握这些新技术的时间差异将直接影响到他们的竞争优势。正如在计算机、互联网和移动互联网的早期阶段所展现的那样那些最先掌握新技术的人往往能够在职场中占据先机。掌握 AI 大模型技能不仅能够提高个人工作效率还能增强在求职市场上的竞争力。在当今快速发展的技术时代大模型 AI 已成为推动市场竞争力的重要力量。个人和企业必须迅速适应这一变化以便在市场中保持领先地位。如何学习大模型 AI 在我超过十年的互联网企业工作经验中我有幸指导了许多同行和后辈并帮助他们实现个人成长和学习进步。我深刻认识到分享经验和知识对于推动整个行业的发展至关重要。因此尽管工作繁忙我仍然致力于整理和分享各种有价值的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精选学习书籍手册、视频教程以及实战学习等内容。通过这些免费的资源我希望能够帮助更多的互联网行业朋友获取正确的学习资料进而提升大家的技能和竞争力。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】一、初阶应用建立AI基础认知在第一阶段10天重点是对大模型 AI 的基本概念和功能进行深入了解。这将帮助您在相关讨论中发表高级、独特的见解而不仅仅是跟随他人。您将学习如何调教 AI以及如何将大模型与业务相结合。主要学习内容大模型AI的功能与应用场景探索AI在各个领域的实际应用AI智能的起源与进化深入了解AI如何获得并提升其智能水平AI的核心原理与心法掌握AI技术的核心概念和关键原理大模型应用的业务与技术架构学习如何将大模型AI应用于业务场景和技术架构中代码实践向GPT-3.5注入新知识的示例代码提示工程的重要性与核心思想理解提示工程在AI应用中的关键作用Prompt的构建与指令调优方法学习如何构建有效的Prompt和进行指令调优思维链与思维树的应用掌握思维链和思维树在AI推理和决策中的作用Prompt攻击与防范策略了解Prompt攻击的类型和如何进行有效的防范、、、二、中阶应用深入AI实战开发在第二阶段30天您将进入大模型 AI 的进阶实战学习。这将帮助您构建私有知识库扩展 AI 的能力并快速开发基于 agent 的对话机器人。适合 Python 和 JavaScript 程序员。主要学习内容RAG的重要性理解RAG在AI应用中的关键作用构建基础ChatPDF动手搭建一个简单的ChatPDF应用检索基础掌握信息检索的基本概念和原理理解向量表示深入探讨Embeddings的原理和应用向量数据库与检索技术学习如何使用向量数据库进行高效检索基于 vector 的 RAG 实现掌握基于向量的RAG构建方法RAG系统的高级扩展探索RAG系统的进阶知识和技巧混合检索与RAG-Fusion了解混合检索和RAG-Fusion的概念和应用向量模型的本地部署策略学习如何在本地环境中部署向量模型三、高阶应用模型训练在这个阶段你将掌握模型训练的核心技术能够独立训练和优化大模型AI。你将了解模型训练的基本概念、技术和方法并能够进行实际操作。模型训练的意义理解为什么需要进行模型训练。模型训练的基本概念学习模型训练的基本术语和概念。求解器与损失函数了解求解器和损失函数在模型训练中的作用。神经网络训练实践通过实验学习如何手写一个简单的神经网络并进行训练。训练与微调掌握训练、预训练、微调和轻量化微调的概念和应用。Transformer结构了解Transformer的结构和原理。轻量化微调学习如何进行轻量化微调以优化模型性能。实验数据集构建掌握如何构建和准备实验数据集。四、专家应用AI商业应用与创业在这个阶段你将了解全球大模型的性能、吞吐量和成本等方面的知识能够在云端和本地等多种环境下部署大模型。你将找到适合自己的项目或创业方向成为一名被AI武装的产品经理。硬件选型学习如何选择合适的硬件来部署和运行大模型AI。全球大模型概览了解全球大模型的发展趋势和主要玩家。国产大模型服务探索国产大模型服务的优势和特点。OpenAI代理搭建学习如何搭建OpenAI代理以扩展AI的功能和应用范围。热身练习在阿里云 PAI 上部署 Stable Diffusion本地化部署在个人计算机上运行大型模型私有化部署策略大型模型的内部部署方法利用 vLLM 进行模型部署高效部署大型模型的技术案例分析如何在阿里云上优雅地私有部署开源大型模型开源 LLM 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