在科技发展的浪潮中，人工智能（AI）正以其 exponential 的速度改变着我们的生活，而大模型，作为AI技术的 next big thing，无疑是这个时代的重中之重，无论是元宇宙、智能客服、自动驾驶，还是医疗诊断、金融投资，AI的应用场景已经无处不在，如果你是技术爱好者，或者正在考虑向AI领域转型，这篇文章绝对不能错过！
一、什么是大模型？AI研发招聘的趋势是什么？
大模型，全称是 large language model（大语言模型），是一种能够理解和生成人类语言的AI系统，大模型就像是一个“超级学习者”，能够从海量数据中总结规律，理解上下文，甚至能进行创造性的工作。
近年来，大模型的发展速度让人惊叹，从2019年提出的人工智能“六项基本能力”（AGI），到2021年 OpenAI 的 GPT-3.5 能够回答复杂的数学题，再到现在的 ChatGPT、Bard 和深度求索的 LoRA 模型，大模型技术正在迅速渗透到各个行业。
如果你是技术开发者，AI 研发岗位正在成为下一个“香饽饽”，根据 Glassdoor 的数据，AI 研发工程师的平均年薪已经超过了 10 万美元，如果你能掌握大模型的核心技术，NLP（自然语言处理）、深度学习、PyTorch 或者 TensorFlow，那么你的职业发展道路将更加宽广。
二、AI应用研发岗位有哪些？你了解多少？
AI 应用研发岗位大致可以分为两类：基础算法研究员和应用开发工程师，基础算法研究员负责开发和优化AI算法，而应用开发工程师则负责将这些算法应用到实际场景中。
1、基础算法研究员
这个岗位的核心任务是研究和实现高效的算法，如果你对数学、编程和机器学习有浓厚兴趣，这个岗位非常适合你，常见的工作内容包括：
- 开发新的 NLP 模型，提升文本理解能力
- 优化现有算法的训练效率和推理速度
- 探索跨模态学习（ multimodal learning），将视觉和语言结合
- 研究强化学习（reinforcement learning）在游戏、机器人等领域的应用
2、应用开发工程师
这个岗位更偏向于落地实现，负责将AI技术转化为实际产品，工作内容包括：
- 根据业务需求设计AI模型
- 编程实现自然语言处理功能
- 开发聊天机器人、智能客服系统
- 构建推荐系统、自动驾驶等AI应用
如果你对AI技术充满热情，并且有一定的编程经验（Python、Rust、C++ 等），这两个岗位都是不错的选择。
三、大模型研发招聘的核心要求是什么？
1、硬性要求
编程能力：熟练掌握 Python、Rust、C++ 等编程语言，尤其是对深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）有实际操作经验。
数学基础：扎实的线性代数、概率论、统计学基础是大模型研发的基础。
机器学习/深度学习基础：了解监督学习、无监督学习、强化学习的基本原理。
算法能力：能够独立完成算法的设计和优化。
2、软性要求
学习能力：AI技术发展迅速，必须具备快速学习新知识的能力。
团队合作精神：AI项目通常需要跨团队协作，良好的沟通能力非常重要。
问题解决能力：面对复杂的代码和算法问题，能够冷静分析并找到解决方案。
如果你满足这些要求，那么大模型和AI应用研发岗位将是你展示才能的舞台。
四、AI研发的未来趋势是什么？
AI 技术正在快速演进，未来的发展方向包括以下几个方面：
1、多模态学习：将视觉、音频、视频等多种模态数据结合起来，实现更智能的AI系统。
2、自监督学习：通过大量未标注数据训练模型，减少标注数据的需求。
3、 few-shot learning（零样本学习）：让AI系统在很少的示例下就能完成任务。
4、可解释性增强：AI系统需要更加透明，用户能够理解其决策过程。
5、安全与伦理：AI系统的安全性和伦理问题将越来越重要，比如防止AI偏见和防止模型被攻击。
五、如何应对AI研发岗位的挑战？
1、提升技术能力
- 多练习编程，尤其是深度学习框架。
- 学习前沿算法和理论，关注 arXiv、Google Scholar 等平台的最新论文。
- 参与开源项目，积累实战经验。
2、扩展应用场景
- 了解AI在各个行业的应用，比如医疗、金融、教育等。
- 通过实习或项目，将AI技术应用到实际场景中。
3、培养软技能
- 提升沟通能力，学会与技术团队和业务团队协作。
- 学会表达自己的技术见解，能够在团队中脱颖而出。
大模型与AI应用研发岗位正在成为科技领域的新宠，如果你对AI技术充满热情，并且愿意不断学习和探索，那么这个领域将是你的理想舞台，无论是基础算法研究员，还是应用开发工程师，只要你具备扎实的技术能力和对AI的热情，都能在这个领域找到自己的位置。
AI 的未来是光明的，但同时也充满挑战，作为开发者，我们需要以开放的心态拥抱变化，不断提升自己的能力，才能在这个快速发展的领域中站稳脚跟。
