我通過?？唾嵙艘话砥?，整整5塊，然后一直沒到賬，然后發(fā)現(xiàn)人家放假了，今天到了之后買了吃掉，已經(jīng)變成葡萄糖了。

那么我也是順利收下幾家offer了，沒學(xué)多久，今天給一下具體路線，求別私信我（真想問問題，直接把問題寫上去留個(gè)微信，動(dòng)不動(dòng)彈出來紅點(diǎn)點(diǎn)，你總會(huì)去點(diǎn)他的。。），然后東西都是你感興趣才能去做，你肯定難以接受一天爽學(xué)10幾個(gè)小時(shí)。同時(shí)五一假期還不出門，連續(xù)5天高強(qiáng)度琢磨新玩意，所謂欲戴王冠，必承其重你知道的，光是走馬觀花肯定很困難。我給出你具體思路還是比較重要的。

首先確定走這一行，我的話有兩年開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，然后直接轉(zhuǎn)行，本身就有基礎(chǔ)，計(jì)算機(jī)的知識(shí)是有遷移性質(zhì)的。

我先講講大模型ai應(yīng)用開發(fā)學(xué)什么吧，首選python語(yǔ)言->python框架（langchain，langgraph），這個(gè)東西就算比較新的了，然后flask框架搞搞，fastapi搞搞，差不多了，大膽沖，現(xiàn)在就是10年前的互聯(lián)網(wǎng)，大模型接入應(yīng)用層搞就對(duì)了。

大模型NLP，LLM微調(diào)，要學(xué)什么，這個(gè)魚書，花書你看看，強(qiáng)化學(xué)習(xí)你看看，然后我先前寫了怎么跑模型，你去試試，

裝個(gè)cuda，用GPU，跑跑PT，SFT，混合損失函數(shù)，RL，DPO，差不多了，來加上個(gè)RAG，RAG調(diào)優(yōu)，MCP來一個(gè)，數(shù)據(jù)集下載人家的這會(huì)大概率不夠用了，怎么辦，學(xué)一下數(shù)據(jù)清洗，召回，檢索，怎么強(qiáng)制過濾，之類的那么微調(diào)的學(xué)的差不多了，搞兩個(gè)開源模型開源項(xiàng)目，然后pytorch，transformer架構(gòu)一寫就直接沖，

然后是論文復(fù)現(xiàn)，量化模型，這個(gè)東西首先學(xué)歷少說你來個(gè)9嘛，不是9那怎么著也得有個(gè)QS100，這種公司比如九坤，幻方之類的，人少，里面我可以說沒一個(gè)差的，基本上都是大佬，有了學(xué)歷不夠，CCF-A之類的頂會(huì)的一二作，你整一手，那么大概有去面試的資格，里面會(huì)涉及到數(shù)學(xué)公式了，類似這樣：貝爾曼方程（具體的不解釋，因?yàn)槟憧炊藳]什么屁用，快去刷抖音），

有幸面過一個(gè)公司，（四位面試官，同時(shí)面試，來自哈工大，加利福尼亞大學(xué)，港科技大學(xué)，清華大學(xué)，很友好，但是技術(shù)不夠，直接被打傻了，問些聽都沒聽過），這種進(jìn)去的話，工資挺不錯(cuò)，大概是60w-300w不等，幻方也就這個(gè)價(jià)，除了字節(jié)頭部高管，基本上鮮有年薪千萬(wàn)的，很感謝你看到這里，但是我推薦各位去試試，有詳細(xì)的資料后面看看會(huì)不會(huì)發(fā)，上一期才100觀看，打字都打了兩小時(shí)，一度以為被限流了，后面琢磨人家是出去玩了，后面回來再emo？？

最后放些圖給各位增加些信心吧，如果有人看，我就接著寫，后面我的agent會(huì)全平臺(tái)發(fā)布，你在那個(gè)平臺(tái)上都能看到我寫的教程。