每天辣么多AI新项目,自己怎么跟得上呢

这是当下时代我们学生和打工人的一个困境,悄悄分享一下自己的一些些心得。

相比于自己去浩如烟海的文章中找资料,不如他们精准的推送,因此我所做的第一点就是通过关注的公众号来了解。他们做自媒体的为了时刻保持流量,必然要发文介绍最新最火的项目(哪怕一些可能有标题党的性质),我们刷到了就进去看看,成本很低,收益很大。下面还会有相关的推荐文章,都可以顺便康康。

另一个就是B站,B站很多人会发视频介绍热门技术,关注一些知识区up,新视频发出来后我们刷一刷就能在主页看到,通常介绍新东西的视频也就10分钟左右,可以二倍速快速了解。

再有就是自己的圈子,要积极和身边的大佬交友学习,当他们聊到一些自己没听过的东西时,积极凑过去学习一下然后自己去搜搜,甚至上手操作一下。

最后如果在互联网领域,选一个有创新、学习氛围好的组,处于这种氛围中,自然能够受到熏陶。

再提一点,如果有条件有时间可以去外网关注科技大佬他们会发文的。我由于比较忙暂时还没培养这个习惯。

以上几点基本上就是我作为应届生目前尽量跟上时代的一些做法了。

其实有点像在做学术,时刻关心最新的业界能力,然后考虑是否能落地。不过事实就是如此,在这行最好保持着热情和动力,才能长久的待下去。

欢迎大家交流学习,分享更多了解最新技术的渠道和心得

#AI求职实录#

全部评论
找个好组和大佬带,环境熏陶比自学快十倍
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发布于 01-29 16:56 湖北
可以定期翻翻Paper with Code 我感觉很好用
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发布于 01-29 16:54 上海
公司内部知识库也挺不错哈哈
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发布于 01-29 17:42 北京
哪里都不容呀
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发布于 01-29 16:56 河南
咱们吃到最大的红利就是互联网
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发布于 01-29 16:55 广东
大佬已经很厉害了
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发布于 01-29 16:55 江苏
应届生有这个认知已经赢了!保持对技术的好奇心
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发布于 01-29 16:54 辽宁

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02-05 20:44
已编辑
快手_MLOps(实习员工)
接上篇 https://www.nowcoder.com/discuss/847995166416703488?sourceSSR=users还缺少了平台和中间件的部分没有和大家交流,这一篇补充一下平台&&中间件和 AI 相关的平台主要就是 Maas 平台和机器学习平台,Maas 平台,大家最熟悉的就是阿里云百炼,用于模型部署,模型微调,并且整合知识库,Agent平台的综合平台AI 中间件主要包括 AgentRuntime,AI 网关 等等资料推荐:首先是平台侧,对于大模型的工程化平台,开源的,我是最推荐 langfuse 的https://github.com/langfuse/langfuselangfuse 是 langsmith 的开源平替,包含可观测,评估,提示词管理,数据集管理等主流功能机器学习平台就比较复杂了,这个主要是各个公司的内部平台,用于算法同学快速迭代的,所以开源的资料比较有限,但我也找到合适的可以学习的https://github.com/kubeflow/kubeflow目前最主流的 MLops 工程包,很多机器学习平台的核心功能都是通过这个的组件编排实现的,通过学习这个,就可以逐步理解机器学习平台的核心功能此外还需要补充,k8s 和云原生相关的技术栈,用于优化模型的部署和调度。此外还要学习 Ray 这个不可或缺的分布式框架https://github.com/ray-project/ray然后是中间件这边AgentRuntime智能体沙箱,用于安全,快速,高效的运行智能体应用,并且和 k8s ,serverless 等相关技术结合,实现毫秒启动和动态扩缩容开源可以看看火山的子项目https://github.com/volcano-sh/agentcubeAI 网关只推荐阿里的开源 AI 网关 HIgresshttps://github.com/alibaba/higressAI网关除了一般网关的功能之外,还要支持,mcp托管,http无缝转mcp,模型路由等等,higress通过一个巧妙的插件系统接入了这些,并且还保留了大流量网关需要的核心功能(这个项目的语义化检索mcp插件是我写的,感兴趣的牛友可以看看)上面的这些,基本就把我认知中设计 AI 的开发岗位都讲的差不多了,其他评测平台和数据 pipline 搭建的,基本都是比较常规的技术栈,不太需要单独讲,比较喜欢鸡架的同学可以冲这些岗位。后面的系列规划:1. 从 0 - 1 实现一个 Agent 框架(教程 + 源码)可以写到简历上面的2. 一些有意思的项目推荐,目前已经想好了两个,后面发一下3. 自己的一些踩坑记录(比如后面暑期继续找垂直实习踩的坑)
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本人已成功转行 AI 产品经理,整理了几类适合写进简历、且面试高频被问的 AI 项目供大家参考。项目要点:核心要明确,AI 产品经理首先是产品经理,核心是用 AI 解决真实问题,而非堆砌技术名词。一、0 代码  or 低代码也能算 AI 项目吗?当然算,我主要用 coze/dify/n8n 这类工具搭建,分享两个实际落地、能写进简历的项目:用 coze 搭建自动产出儿童绘本视频的全流程工作流,实现从文本脚本→自动分镜→AI 生图→视频合成的自动化,无需手动干预每个环节搭建自动抓取 & 总结小红书热点的 Agent,每日定时推送热点总结到个人工作账号,辅助内容选题效率提升 30%二、AIGC 作品集聚焦生图、生视频方向,我的做法是有意识总结 prompt 写作规律,对比不同 prompt 对输出结果的影响,形成可复用的方法论。牛友们面试时大概率会遇到这类问题:你最近觉得最实用的 prompt 技巧是什么?如何保证 AI 生成内容的风格一致性?三、从自身痛点出发的低门槛项目不会写代码也没关系,核心是 “解决真实痛点”。我的路径是:从日常工作痛点切入(比如文字排版混乱、内容整理耗时)用 AI 辅助 + 低代码工具搭建小工具部署上线实际使用(哪怕功能很基础)比如我做的文本排版小工具、内容格式化网站,虽简单但走完了从需求到落地的完整链路,在产品面试中含金量很高。四、最后一个关键提醒:学好英语学好英语不仅能顺畅阅读官方技术文档,还能第一时间上手海外前沿 AI 工具、跟进原始技术社区讨论,紧跟模型和产品的更新节奏,在 AI 产品赛道保持信息差优势。
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