26年 如何快速入门大模型应用开发（个人认为的最快路线）

1. xgboost 为什么叫梯度提升树因为它本质上就是：树：基学习器是 CART 回归树提升：一棵一棵往上加梯度：每一轮拟合的是损失函数对当前预测的负梯度普通提升树可以理解成拟合残差，XGBoost 是把“残差”推广成了更一般的梯度下降框架，而且用了二阶导信息，所以比传统 GBDT 更强。2. 知道什么概率模型？朴素贝叶斯，说一下贝叶斯的思想概率模型就是用概率分布描述数据和变量关系的模型，比如：朴素贝叶斯HMMCRFGMM贝叶斯网络贝叶斯思想就一句话：先验 + 数据 = 后验。公式：[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}]朴素贝叶斯做分类时，假设特征在给定类别下条件独...

浅谈一下，个人理解跑路互联网几大岗位学习路径🎇非技术岗产品+运营：业务八股，主要是实习，办公软件使用，软实力更多一点，学历和实习其中产品需要：prd，原型图，sql入门就行，主要是查询语句，几个小时的速成即可，excel的vlookup等，从0-1入门产品经理的网课，运营需要：主要还是偏软实力的运营相关课程数分：sql（黑马，python，bi画图工具+业务八股，ab实验之类的，也是主要是实习，学历和实习 40hAi产品：python，pytorch，机器学习，深度学习理论与实战，大模型相关基础知识，transform架构和知识，业务知识 学历和实习 60h风控策略：s数分的技能点还要对应的信贷的业务知识背景 学历和实习🔧技术岗：学习门槛比较少的搜广推，python，pytorch，spark，机器学习+深度学习，小土堆，李沐，吴恩达，李宏毅，王树森推荐系统，kaggle项目， 学历和实习 80h风控算法，python，机器学习和深度学习，相关业务知识和项目 80h数开数仓：java，python，linux，sql，这些是基础的，进阶的：hadoop，hive，spark，kafka，flink，zookeep，数仓建模理论，阿里大数据，bi，tb可视化，几个项目，尚硅谷或者黑马，可选的：redis，hbase，monggodb 200h大模型应用开发：python，java，机器学习深度学习，rag，mcp，agent，langchain，langgraph，大模型微调 150h大模型算法：学历实习论文，python，机器学习和深度学习，nlp，损失函数、数据处理，预训练，大模型结果评估，监督微调sft，人类偏好对齐rlhf，高效微调lora等，强化学习，经典的大模型架构，例如gpt，qwen，创新的架构，框架应用，性能优化deepseed，模型量化，检索增强rag，agent，其他：模型压缩，技术报告 300h （校招故事会）核心精简版：python，机器学习和深度学习，llm的前置知识和理论，transformer，预训练的知识，tokenization，rope，归一化，flashattention，后训练，sft，lora微调，rlhf，rag，agent数据科学数据挖掘：低配版算法，sql，python，机器学习和深度学习，业务知识开发大类（含前后端测试）：暂未整理全部都是：一两个项目，学历，专业尽量对口，跨专业也可以，主要看实习，大模型这一块还看论文，八股，有代码的还要准备手搓代码，力扣hot100，然后刷实习

🚀 27届校招必看：后端&大模型应用开发突围指南（2026春招/秋招版）你好，27届的同学！现在是2026年3月，26届春招已进入白热化，27届的暑期实习预热也即将开始。作为站在AI浪潮风口的一代，你们面临的机遇与挑战并存：传统后端岗位在收缩，而“后端+AI”或纯“大模型应用开发”岗位需求激增。很多大厂（如字节、阿里、腾讯）的后端JD里已经明确标注“需具备大模型开发与应用能力”。如何在这个时代合理利用AI工具，打造核心竞争力？这份实战分享贴为你拆解。一、核心认知：AI时代，后端开发变了吗？变了，也没变。没变的是：高并发、分布式、数据库优化、系统设计等后端基石依然是面试和工作的硬通货。...

boss上投了200份了，还是没有约到面试，甚至没有回复，好焦虑😖