校招生感觉大模型带来的冲击实在太大了

楼主某大厂同时做大模型业务算法和agent开发，也就是年前一个月和年后这段时间，就感觉LLM的代码能力突然越过了某个阈值。既能分析复杂链路，完成新代码需修，测试，cr一条龙。也能指出业务模型自身不足，调参，数据集推荐，前置agent rl 算法优化，评测，复盘，迭代。<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 我通过prompt工程指挥一群LLM agent帮我很高效高质量的完成了这一切，更多的感受不是开心而是迷茫和恐惧。读了7年的计算机知识它都会，而且能更高效，高质量，不休息的完成。突然就觉得除了搞基模的那一小撮顶尖科学家，再加点提示词工程师就完全够了。其他人都是可被替代的。<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 对面试也有很大冲击，讲项目中间件，框架，八股，力扣，算法知识，感觉已经完全没有意义了。<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 最近每天晚上都焦虑的睡不着，虽然刚毕业不久，但感觉精力已经很不上ai的变化了。github和X上每天都有大佬发很多了不得的东西，也不知道该学什么，因为大部分工程，算法上的问题，做好上下文工程，大模型都能搞定，似乎随着LLM的发展，世界加速了，而大部分人都没意识到大的真要来了。

如果真的来，除了极少部分搞模型的，开发和业务算法都跑不了，老老实实打工吧

<img src="/img/ubb/emb/8.gif" alt="emb8" style="display:inline;border-style:none">是的，感觉团队最终会发展为，pd，sa，prompt engineer，LLM scientist<br>【 在 IWhisper#205 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 如果真的来，除了极少部分搞模型的，开发和业务算法都跑不了，老老实实打工吧 </font>

先有大模型后有天，国企央企还在前。这么看的话国企央企起码领先大厂20年，提前好多年就把prompt engineer和LLM scientist合并成外包了<br>【 在 IWhisper#114 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: <img src="/img/ubb/emb/8.gif" alt="emb8" style="display:inline;border-style:none">是的，感觉团队最终会发展为，pd，sa，prompt engineer，LLM scientist </font>

哈哈哈哈哈哈<br>【 在 IWhisper#39 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 先有大模型后有天，国企央企还在前。这么看的话国企央企起码领先大厂20年，提前好多年就把prompt engineer和LLM scientist合并成外包了 </font>

果然尽头是wb<br>【 在 IWhisper#39 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 先有大模型后有天，国企央企还在前。这么看的话国企央企起码领先大厂20年，提前好多年就把prompt engineer和LLM scientist合并成外包了 </font>

<img src="/img/ubb/emb/15.gif" alt="emb15" style="display:inline;border-style:none"><br>【 在 IWhisper#205 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 果然尽头是wb </font>

培养一个能干活的计算机系学生要20多年，培养一个学习能力强，不眠不休干活的agent只需要不到一周

火车刚出现的时候，马车夫会失业转型，但是不见得没有工作了。可以不去造火车，但是当个乘务员也未尝不可

主要是以前取代了体力劳动，还可以有脑力劳动，脑力是人类的护城河，现在也可能会被取代。体力也会被自动化机械取代。我承认会有专门用来监督AI之类的岗位，但是需求量少了的话，AI把效能提上去了，使得就业市场整体岗位变少<br>【 在 IWhisper#198 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 火车刚出现的时候，马车夫会失业转型，但是不见得没有工作了。可以不去造火车，但是当个乘务员也未尝不可 </font>

这就造成了只有最顶尖的脑子才能活下去<br>【 在 IWhisper#350 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 主要是以前取代了体力劳动，还可以有脑力劳动，脑力是人类的护城河，现在也可能会被取代。体力也会被自动化机械取代。我承认会有专门用来监督AI之类的岗位，但是需求量少了的话，AI把效能提上去了，使得就业市场整体岗位变少 </font>

我感觉也是好事？大模型也带来了很多新的机会

赚钱就得了，想那么多。

业务算法很多东西还无法被模型替代<span class="emoji" style="font-size: 16px">😂</span><span class="emoji" style="font-size: 16px">😂</span><span class="emoji" style="font-size: 16px">😂</span><span class="emoji" style="font-size: 16px">😂</span> 至少短期内还不行

这个感觉真不好说，那我们这举例，业务算法做的那些微调，RL等，工程团队他们边学边用大模型也能完成调优和业务领域模型训练，以及数据集清洗和测评。这就导致业务算法的定位更尴尬。<br>【 在 IWhisper#275 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 业务算法很多东西还无法被模型替代<span class="emoji" style="font-size: 16px">😂</span><span class="emoji" style="font-size: 16px">😂</span><span class="emoji" style="font-size: 16px">😂</span><span class="emoji" style="font-size: 16px">😂</span> 至少短期内还不行 </font>

我感觉业务算法做的，开发学学也都会<br>【 在 IWhisper#275 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 业务算法很多东西还无法被模型替代<span class="emoji" style="font-size: 16px">😂</span><span class="emoji" style="font-size: 16px">😂</span><span class="emoji" style="font-size: 16px">😂</span><span class="emoji" style="font-size: 16px">😂</span> 至少短期内还不行 </font>

我们部门可能有点奇怪？搜广推的，算法两年前已经裁光了，留了五个开发

我看了一篇文章，未来算法和开发可能会合并。主要大模型能高效完成一些开发任务了，所以我觉得以后尽量还是要往算法靠拢<br>【 在 IWhisper#217 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 我们部门可能有点奇怪？搜广推的，算法两年前已经裁光了，留了五个开发 </font>

<br>【 在 IWhisper#39 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 先有大模型后有天，国企央企还在前。这么看的话国企央企起码领先大厂20年，提前好多年就把prompt engineer和LLM scientist合并成外包了 </font><br>完了，我成外包了?

感觉搜推业务是不是暂时还好<br>【 在 IWhisper#114 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 这个感觉真不好说，那我们这举例，业务算法做的那些微调，RL等，工程团队他们边学边用大模型也能完成调优和业务领域模型训练，以及数据集清洗和测评。这就导致业务算法的定位更尴尬。 </font>