但取代你？不，那太无趣了。

技术永远走不远，会管理才能继续生存，我记得以前鹅厂不是开了最顶级的技术专家吗忘了叫啥还是被开除了，技术迭代也挺快的，持续学习对也挺痛苦的。还是得多学业务，业务经验才是宝贵的，发展路径懂技术的项目经理-产品经理，观察了一下主播的老员工有部分爽到了去了职能部门负责日常考勤活动党建这种，有些当项目经理产品了基本上自己全全开发的很少，我观察了一下基本上老员工没多少，会技术的都跑走了吧留下了也不是会技术平均老员工年龄42+了可能是制造业的原因。

首先感谢上次发文, 牛友们的鼓励与建议. 希望我们能够在相互帮助之下越来越好.(错别字很多, 纯手打的, 不想校稿) 三个月的实习合同马上就要到了, 感觉继续下去收获不大, 同时想休息一段时间后准备暑期实习, 我没有选择续签合同, 决定离职. 对自身技术栈的不自信, 导致, 我并没有太多的往后端开发方向进行投递, 而是投递了大量的测试. 最终也是在11月底, 偶然间获得了一次实习机会. 现在来看, 其实还是运气占比较大的因素, 因为我现在综合来看, 当时组内有个新项目急需测试, 但是, 组内有几个人因为事假请假, 导致急缺人力. 所以, 我从boss上发简历到面试, 再到录取, 只花了3天. ...

感觉这是一个特别现实的问题吧，核心在于大厂招的的是潜力股和聪明人，如果你发现了他零实习进入了大厂，那么必然有学历，竞赛，项目，基础，面试能力的一种或多种的降维打击

2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...