大的背景是行业寒冬，工作岗位的数量和质量都远远不如之前，造成了打工人卷的飞起的现象，但是从企业端去看，却是面临高端人才不足，低端人才过剩以及招的人数很多但是却满足不了业务需求的问题。
本文所描述现象有作者自己的真实经历，也有道听途说但是真实存在的现象~
一、词汇高大上，过后却一地鸡毛
造词现象普遍发生在大厂牛逼人物向上汇报或者是全员会的ppt中，这些牛逼的人物已经不屑于用已存的词汇来表达自己的想法，他们会把现有的词汇融会贯通，进而创造出新的牛x词，给人一种创新的感觉，让人一下子觉得这才是核心科技。
二、无效卷
- 白天不怎么干活或者磨洋工，但是到了晚上才认真干起活来，故意加班到很晚，其实p事都没干。
- 故意很晚的时间群里@下同事
三、产品经理只管要要要，研发只管干干干
其实这点很可怕，一般来说对于产品经理，产品就像自己的娃一样，自己再熟悉不过。但是现实是很多产品经理可能连这个娃有没有xjj都不知道。研发不管需求是不是解决问题，也不会考虑实际问题，只管完成crud的任务。
四、无脑跟进新技术
比如最近几年兴起的大模型，那好，我们怎么可以落后于行业呢，我们自己也来搞个，虽然不知道对于我们有什么用，但贵在自研啊。
五、文档一坨狗屎
很多大厂对外的文档，比如云厂商的，用户照着文档一步一步做都会失败。
六、PUA
下面这段也是老经典语录了
其实，我对你是有一些失望的。当初给你定级px，是高于你面试时的水平的。我是希望进来后，你能够拼一把，快速成长起来的。px这个层级，不是把事情做好就可以的。 你需要有体系化思考的能力。你做的事情，他的价值点在哪里？你是否做出了壁垒，形成了核心竞争力?你做的事情,和公司内其他团队的差异化在哪里?你的事情，是否沉淀了一套可复用的物理资料和方法论?为什么是你来做，其他人不能做吗？你需要有自己的判断力，而不是我说什么你就做什么。后续,把你的思考沉淀到日报周报月报里，我希望看到你的思考，而不仅仅是进度。 提醒一下，你的产出，和同层级比，是有些单薄的，马上要到年底了，加把劲儿。你看咱们团队的那个谁，人家去年晋升之前，可以一整年都在项目室打地铺的。成长，一定是伴随着痛苦的，当你最痛苦的时候其实才是你成长最快的时候。
如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
学会后的收获：
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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