求助算法还是开发

如题，bg双九，研二学生，电子信息专业，课题是集群异常检测与影响评估软件开发相关的，目前无实习无论文，项目大都是飞行器健康管理相关的，现在想学习大模型应用开发方向并与课题结合起来做agent，然后找大模型应用开发相关的实习与工作，希望大家能提供思路和分析及可靠学习路线，十分感谢！

27届选手 现在一段6个月的大厂后端实习但感觉大部分的开发岗都是大头兵 而且业务量如果上不去的话纯纯crud 很痛苦 技术上得不到锻炼算法现在是风口 要不要学一学大模型 试着找找暑期的算法实习 秋招就算法后端双修...求过来人指点一二ps:感觉上班就没有很开心的，只有周末会有开心的记忆，这和什么工种没有关系呜呜

最近看到大模型方向的高薪offer引发了一些讨论。有人感叹“选择比努力更重要”，认为抓住了风口就改变了一切。作为局中人，我想聊聊我的看法。确实，大模型带来了薪资结构的显著变化。开发岗今年60万可能已近上限，而大模型方向80万以上的包并不少见，部分公司给硕士生的总包甚至超过百万。更值得关注的是，一些高薪候选人并没有顶会论文，仅凭扎实的实习和工程能力就拿到了机会。这似乎印证了“选择决定论”。但我想说，大模型的高薪并非“风口上的猪都能飞”。行业的高回报，是对这群人特定努力和能力的市场定价。首先，这个行业的门槛和竞争强度被严重低估。它不是避风港，而是竞技场。你需要快速跟进日新月异的技术，处理海量数据与复杂工程问题，承受极大的交付压力。很多从业者付出的心血并不比在传统赛道发顶刊少。市场的定价，正是对他们所克服挑战的认可。其次，行业的内部淘汰率非常高。我们只看到头部选手的光鲜，却忽略了大量“卷”不出来的人。他们的处境或许比许多稳定方向的从业者更艰难。幸存者偏差让我们容易得出片面的结论。大模型是当下的重要选择，但它从不是轻松的通途。它更像一个放大器：选择决定了你进入的赛道，而努力与能力决定了你能在其中走多远、留多久。对于个人而言，在正确的方向上持续积累有效的努力，或许才是更实在的答案。我拥有7年大厂算法经验，担任过技术面试官，欢迎交流。

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