追求AI的第一组是由AI投掷的

“他们画了一个叫做阿吉的巨大馅饼，”但是万尤利相信这个大馅饼，可以说他是为这个大馅饼而来的，“我坚信阿吉。” ●2025年2月24日，上海，国家人造战略新兴行业集群。资料来源：视觉中国 在加入公司之前，在Wan Yulei的想象中，及时的单词工程师的工作是仅优化直接词，设计良好的工作流程并以特定的文本格式从AI中获得更高质量的答案。加入公司后，他发现最基本的事情是优化数据，优化模型输出并提高模型性能。 在入学的第一个月中，他被安排洗净数据。只要您有足够的耐心来清洗数据，足以让新员工有机会与最低的预训练过程互动 - 知道模型需要什么样的数据，因此您可以更好地理解模型为什么会释放这些内容。你只是不能洗。你nEED在洗涤过程中思考：为什么这种语义分裂？为什么这里有最终字符？为什么我的令牌长度？ 之后，我开始使用迅速单词，抹布（改进捕获的生成），微调（微调）和其他调整模型输出的方法进行各种项目。 AI初创公司总是缺乏计算，金钱和人员的力量。该模型继续进行迭代，业务继续进行调整，责任不断变化。在第四个月，Wan Yulei开始担任Mod Data Groupelo的负责人，并带领一支小型团队，现在总共有7人。 尽管他有文科背景，但万尤利（Wan Yulei）抓住了机会。他几乎被认为是公司的“旧”。 “人工智能是将所有事物都带入新的起跑线的绝佳机会。”即使对于那些研究本科计算机的人，了解AI代码确实是从一开始就开始的，而99％的AI知识是真实的向在线所有人开放。 “无论您做什么，首先要上车。” 模型演变，删除一组工程师 Chen Liuyang于2024年以实习生的身份进入AI，曾担任一家大型公司的及时工程师和一家商业公司的AI产品经理。 到2023年底，Chen Liuy在中国科学院学习学位，并在参加Python，深度学习，神经网络和大型语言模型培训等课程之后，开始了解AI。为了使使用大型模型阅读文献变得更加容易，他独自编写了一些信号，并将其发布到Xiaohongshu，参加月球的黑暗面，这在总体偏好中排名第六。尽管他在比赛前后的黑暗一侧失败了两次实习，但他发现了另一个大型公司模型，即迅速的Word工程师的实习。 在采访中，除了问“如何写一个好提示”之外，还有更多十比不被问到如何成为一名好产品经理。面试官问的是我最印象深刻的：您知道什么技术？ Chen Liuyang回答说，他了解Transformer和LSTM（长期和短期记忆框架），面试官要求他介绍LSTM。他最终发现面试官确实不了解这种方法，也没有检查我是否真的理解，但是我看着他的表达能力，以及他是否可以向初学者清楚地解释它。 他得出的结论是，促使单词工程师需要的第一件事是逻辑能力，清楚地考虑了如何做到这一点。第二个是表达能力，它在AI中清楚地表达了您的需求。 ●Chen Liuyang本人撰写的及时文档阅读工具仍在更新中。资料来源：受访者。 他认为，如果您想真正开发AI产品并了解AI功能的发展，AI产品经理和及时的剑术工程师就是友好的两个共同行业。从业者的总体观点是，两者可以视为一个位置，具有不同的名称和相似的工作内容。 据他的理解，行业中有一些具有计算机背景，财务和心理学的人，而迅速的单词工程师并不真正需要技术背景。迅速的单词工程师只是与AI交谈并且没有高能力障碍的人。提高先知的能力与编程无关，它还需要逻辑和强烈的思考，表达能力，并理解AI模型功能的界限。 Yang Peijun甚至更早加入了AI。他以前的工作是交付B的工程师，与AI无关。看到Kanyychatgpt的Agan，他直接辞职，并于2023年6月在大型公司模型中找到了“ AI产品经理”的工作。为了实现国际化，该公司招募了许多外国语言专业人士和第一家公司的AI AI产品经理之一。 这称为产品经理，但实际上，工作内容都是立即优化的。写快单词需要30％的时间。其余时间检查是一位纯净的提示工程师，他从字面上了解它。 在2023年中期，对模型能力界限的每个人的理解仍然非常低。 Yang Peijun的公司是Chatbot Shell Enhancement的一种版本，直接单词与一个或两个工具配对；这更多是关于调查竞争对手，研究可以在哪里复制对方的地方，并确保可以在每个季度做事并授予领导者。 “这确实是一项非常机械的工作。”杨·佩尼（Yang Peijun）回忆说，当时，他感到直接言语的工程师的门槛太低。 将来，模型功能将得到增强，并出现许多业务情况。提供业务团界面以确保业务团模型的输出具有稳定且可靠的答案。您需要编写一个先知，调整工具并进行代码处理。该任务变成一半提示，并中途设计和工作流程。 但是模型开发的速度非常快。实际上，杨·佩管（Yang Peijun）慢慢地发现，在模型的最后部分可以解决操作中发现的所有常见问题。他努力工作，能够长期优化Immediate单词。当模型升级时，没关系。 见证了人工智能技术的发展以及立即单词工程技术的价值的下降，杨佩管认为，如果工程师希望工程师的职业发展更长，他们应该具有更多的产品思维。 在-2024年中期，Yang Peijun自愿辞职，去了AI产品商业公司。尽管他是“促使单词工程师”，但他被分配到面试部 - 以产品为基础，并开始联系与AI产品经理真正相似的工作。在这里，及时的单词项目出现在整个产品过程，开发，测试和操作中，但不到工作内容的10％。 今天学习一些算法，明天找出一些产品。 Si ypeijun正在从一位只知道如何将propt写给真正的AI产品经理的迅速单词工程师。 该公司是集成的产物。 Yang Peijun需要寻找需要与AI结合的产品的不同区域。例如，在对话中，除文本和语音输出外，该模型是否可以单独找到一些外部新闻共享，生成情绪，照片，视频和网页，并制作不同的输出方法。 该模型是升级，并且迅速文字工程师的工作内容也在不断升级。这使得没有背景的普通百姓很难进入该行业。 反对的反对词不再是重要的nt 从GPT3.5的出现到现在，所有Modelo都已经发展，模型的技能已大大提高，立即优化的难度也降低了，并且技术重要性也降低了。 周·齐（Zhou Zijie）说：“如果工程师只能用直接的话调音，那就会出现问题。”他从双重学位毕业，以管理供应链和财务，在许多互联网工厂的实习中毕业，并在结束前进入了金斯索夫特。当时，办公室启动了Copilot功能，并希望从一开始就启动WPS AI，并以行政职位的负责人鼓励它，类似于Excel产品经理。 2024年4月，他跳入了一个大型公司模型，担任迅速单词算法工程师。 据他说，两年前，许多艰难的模型都像“野生动物”，需要空气线输出，愤怒专注于迅速的单词，不断地迭代和思考技巧，例如引用有所不同T格式，使用COT（思维链）技术，教学布置（任务描述）和序列，但即使是旗舰模型也只能优化50或60至85分的评估分数，从而优化单词。如果您想要更好的结果，则需要依靠灵感的爆炸来带来意外的成功。 但是，AI模型的发展变得更加困难并成为“家养宠物”。如果您写此休闲，则可以获得90个测试点，并且可以轻松获得95分。如果您想攀登，边际收益将减少。生产比非常低，不需要。 2024年9月13日，发行了自己思维链的OpenAI O1预览模型。 Chen Liuyang提早起床并观看了新闻。 “我觉得自己更快乐。我觉得我不必尽快工作。人工智能发展迅速。”他允许他编写自己不打算写或不能写作的代码。 杨·佩洪（Yang Peijun）解释说实际上是一个字母的字母链，迫使模型说第一，第二和第三步。但是在2024年，AI编程，数学能力和推理能力的能力能够产生巨大的发展。从内置的心理链到明确的精神链，它们可以替代许多复杂的先知文本。 即使杨·佩管（Yang Peijun）觉得思想链不再重要，但更重要的是，与推理混合在一起，模型判断了它。一个问题需要深入思考，避免跌倒。 自加入公司以来，周吉（Zhou Zijie）一直无法进行该词的及时工程。从需求沟通，了解产品设计中的业务以及最终促进单词倡导，这通常只需要一个小时的工作时间。如果需要进行SFT进行微调，则还需要帮助算法工程师。 例如，当客户需要手机智能助手时，首先要做的就是CLA提高服务要求，例如响应时间，翻译和计算。然后，第一步是选择模型以确定模型的性能是否可能能力。例如，明智的助手需要该模型更快，不到2秒。第二步是选择解决方案，无论是抹布（检索增强生成技术），MCP（模型上下文协议）还是函数调用（模型函数调用）？一方面，选择标准基于特定的业务需求，另一方面，使用此方法的有效性用于实验分析模型。最后一步是优化直接词，快速研究坏蛋错误的原因，并调整参数。 在此之前，有必要生成审核集，分析指标和评估系统。他认为这是迅速单词工程师和业务理解的主要价值。 同时，当大型型号提示文字工程师时面对B面，它看起来像是一名技术顾问，需要帮助许多商业公司解决问题。现在，医疗行业，明天是建筑行业，而明天之后的第二天是金融行业。今年的主要业务是互联网，明年可能是政府。每当您创建一个项目并想到解决方案时，都需要进行单独的调查。 “今年的知识将不会在明年使用。” ●工程师的工程师还需要了解和研究数据。资料来源：视觉中国。 应该很明显，及时的工程工程仍然非常重要。这是一种满足业务需求，成本最低，结果最快和一般一般一般的商业需求的方法。 例如，例如，如果模型预测天气，气象平台可以说雨水为500毫米，另一个平台可以说300毫米，因此模型的输出可以由IMM指导ediate单词。如果使用微调，则需要一般的重新调整，这太高且无需。 但是，如果某个职业只写了“可能无法实现”。周吉（Zhou Zijie）认为，直接词工程师的在线宣传更多是关于销售班级，这是从现实中偏见的。在中国对这一特殊地位的需求可能并不大，但是AI产品经理的销量更高。 如今，AI不再是一个两年前几乎没有阈值的行业。对于企业家而言，AI A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A ASE期缩短为立足，并将在一个月内实现结果；对于大型模特公司，通常按顺序订购，“即使我的影响不如您的好处，但我比您便宜。” 当然，这取决于进入AI时的经验。该行业正在迅速变化，尽管算法位置不稳定，但Zhou Zijie此前曾看到一家公司阻止了NLP（自然语言处理）和具有简历（计算机视觉）的人进行NLP。 该行业不稳定，其自身的内心不稳定。他变成了旅行的状态，我感到不确定性：我在结束前向Meituan收到了报价，但是5月我说商业部门已经消失了，报价被取消了；我只能通过招募社会去外国公司，而我远离中国并获得了2N付款；然后，我与朋友开展业务，进行AI的社交网络，但是我没有看到合理的商业化途径和损失的钱。 人工智能进展很快，没有安全的 今年的春季庆祝活动，DeepSeek出现了，消息是无需对每个人的耳朵都需要复杂的话而发送的。对于用户而言，快速单词可能很简单，但对于幕后实际AI来说，这并不简单。 Wan Yulei认为，即使总体上的困难减少了，工作量也没有减少。 “从头到尾，快速词非常重要，并且解决了许多问题。” 今年的钥匙值D是“代理人”，几个小时前变得流行的马努斯是一个普遍的代表。 Ipwan Yulei知道代理实际上是工作流程的连接。每个模型都有一个详细的工作流程，需要更详细的单词，这需要及时的工程师来加深业务。 及时的单词优化项目出现了新的困难。如今，多模态趋势很大。为了获得原始图片，原始音频和原始视频，我们需要了解图片，音频和视频，并提高单词的要求。由于具有大参数的多模式模型，文本模型只能说明某些B参数，并且能够理解自然减少的文本，从而使其更难修复，并且时间比例可以增加到1/4。另一方面，还有更多的AI应用程序情况，对theSodel饰面的需求也在增加。 以前，古典产品经理正在转换业务逻辑到研发逻辑。如今，单词工程师必须在模型逻辑中改变业务逻辑，并充当跨越中间差距的桥梁，负责重大责任。 ●需要具有强大协同作用的工程师。资料来源：视觉中国 AI行业仍处于早期阶段。与移动互联网不同，只有十二个产品经理。 AI产品经理现在是直接单词工程师的70％，20％是数据注释和10％的算法工程师。此外，Wan Yulei认为这也是可能的，因为模型是“一切都是”的东西，并且将所有数据和数据集成在一起以解决所有问题。 Wan Yu Supportslei是对AI行业的外行和文科的研究 - 那些在文科中不应该邪恶的人。人工智能需要文科学生。现在，如何检查AI流量模型的输出是一件非常困难的事情。该模型是一个黑匣子，难以理解，因此需要使用许多方法来验证和评估其CA功能 - 它需要保持语言灵敏度并主观标记模型的输出。 如今，AI人才市场仍然有许多工作空缺。伟大的才华不仅为所有公司竞争，而且在土著人民水平上也有许多空洞的职位。 “对人来说太短了。” Chen Liuyang在他的时刻帮助了前公司发布了许多广告的新兵，并且总是拉起他的同学问：“您了解AI，您想来实习吗？” 他建议年轻人进入AI行业，“这个行业可能是我们的次数？还有另一个机会，进入后您可能在财务上是免费的。”但是他还提醒，这项工作需要对AI的真正兴趣，促使自己继续关注动态AI并学习AI的知识和技术。 毕竟，在快速移动的速度前，没有任何安全，不会被替换。 （在必要时面试官的圣Zijie和Yang Peijun是化名。 [版权语句]所有内容都是Jingxiang Studio。除其他陈述外，未经书面同意，它们可能不会以其他形式复制，摘录或使用其他形式。回到Sohu看看更多