张小明
前端开发工程师
很多新概念都是换汤不换药，工作的本质上并没有什么改变。AI的差距在于卡和数据，人的差距大概是方法论。
下面这一套东西api，打通了完全可以agent化。
用一个前辈中肯的话说，现在AI方向的一些工作，大部分人跟时间是在处理数据。
一个完整的项目，一般就是先调研选型，然后找到sota的，先复现，然后找数据，造数据，训练出一版作为baseline，做benchmark评测效果，指标。
然后就是迭代优化，优化的方法一般也就是模型结构，训练方法，数据，能优化到什么程度就各凭本事了
根据不同的业务需求，可能还会有不同的其他工作，比如偏向应用的，可能要做工程优化，对接上线
大的模型要考虑千卡并行怎么训练，效率怎么提高等等。做完后有需求可能也要写paper，发技术报告，做showcase等
市场不断需要新的故事，就不断的有新的概念。乐观一点其实也是一种探索，说不定某一天药就“微换”了
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