数学专业想找数据分析岗，大二上考了CDA，自己做了两个数据分析项目，其他就基本没什么有含金量的证书或奖项了很想进大厂但是感觉自己还不够，接下来还要学什么才能进大厂实习啊，还是要先在中小厂积累经验吗

前段时间赶一篇网络架构改进的论文，自己辛苦写了底稿，实验数据、核心论证都是亲自完成的，想着最后让AI帮忙润色一下语言，让表达更流畅、更“学术”一点，应该很安全。于是我把文章丢给AI，生成结果看起来确实行文更流畅了，术语也更规范了，我大致读了一遍，没发现明显的问题，就直接提交了。审核也顺利通过了，直到我根据返回的修改意见，重新细读自己的论文时，才突然看到一段大写了一个我从未听起来的原文里也没有的架构，顿时吓出一身冷汗。

想在2026年进入AI领域，该卷的不再是单一维度，而是**"深度技术+场景落地+软技能"的复合能力**。首先，卷技术要"深"。算法工程师平均月薪超2.5万，58%岗位要求硕博，企业看重分布式训练、LLMOps、RAG系统等工程落地能力，而非仅会调参。其次，卷项目要"实"。与其跟风刷实习，不如跟一个完整的AI项目全流程——从需求设计到模型选型再到产品落地。面试官更关心你解决过什么真实问题。第三，卷"软技能"增值。LinkedIn数据显示，领导力、跨部门沟通等软技能需求激增，AI采用本质是组织变革。最后，找准差异化定位。有金融背景的可以做AI金融风控，有制造背景的做AI生产优化，"AI+X"的复合背景比纯技术更稀缺。一句话：**卷深度而非广度，卷落地而非理论，卷交叉而非单点**。浪潮退去，真正值钱的是你的核心技术能力和业务洞察力。

近年来，以深度学习为核心的大型语言模型（LLM）及其他生成式人工智能模型正以前所未有的速度渗透到各个行业，成为推动数字经济发展的重要驱动力。为了促进人工智能技术的健康发展和规范应用，保障国家安全和社会公共利益，我国对于大模型的监管政策日益完善。根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》等相关规定，提供向公众开放的生成式人工智能服务，必须依照法律、行政法规的规定向有关部门履行备案登记手续。对于企业而言，大模型备案不仅是合规运营的前提，更是建立市场信任、规避潜在法律风险的关键步骤。然而，大模型备案涉及的技术审查、安全评估、伦理规范、材料准备以及与监管机构的沟通，流程复杂、专业性强、耗时长久。特别是对于...