从2024年底DeepSeek"诺曼底登陆"以来，2025年开源和闭源模型迭代速度和开源质量远超以往几年。经常会遇到当T时刻在领域benchmark上优化到SOTA之后，T+1时刻有更优的通用模型公布，在领域benchmark指标反而比你专门优化的领域大模型更好。经历过几轮类似事件后，理解到做领域大模型的本质其实是产出一套稳健的训练方案Training-Recipe。即不管通用SOTA模型如何变化

注意事项：1、不建议用Ollama等量化工具部署模型，因为5分钟就学会了，让人误以为大模型部署不过如此，其实Q4量化的精度很低，不适合用于生产环境。学习大模型，实践是非常重要的，所以首先得有显卡，可以购买，也可以在各种云平台上短租，具备此条件，然后再学习，才能达到事半功倍的效果。5、学习RAG技术，先学习部署Dify等产品，然后学习langchain、llamaindex等。3、学习微调大模型，了

这时候能快速搭建可落地的解决方案的人就特别吃香，可能只需要把开源模型微调下，做个增强检索，再设计好业务流程中的提示词，就能解决他们80%的痛点。当下的大模型落地进程，依然处于初期阶段，正是百废待兴的时候。尤其B端，现在很多企业的情况很有意思，手里攥着预算想搞智能化，但既不敢all in大模型，又不甘心只做表面功夫。但是算法的话还是算了吧，你去看看那些大厂算法岗招聘，清一色要求顶会论文+名校PhD，

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现在95%的大模型实习岗位，都不是让你去从头“创造”一个GPT-5，而是让你基于现有的模型，去做各种“下游”工作。大家想象中的大模型实习，可能是这样的：一排排A100/H100在你面前闪烁，你和团队大佬一起，对着满屏的代码和公式，高喊一声“开始训练！实际情况更可能是这样的：你的导师（mentor）丢给你一个开源模型（比如Llama 3, Qwen, ChatGLM），然后让你去解决一个具体的业务问

不讲玄学、不堆名词、不画大饼，只用最通俗、最落地、最真诚的话，把零基础转行大模型，到底哪个岗位最容易上手、最容易出作品、企业最缺人讲透。这些年，我每天接触最多的，就是这样一群人：零基础、非科班、没写过几行代码、数学早就忘光，却不甘心困在原来的岗位，想冲进当下最有前景、薪资最可观的大模型行业。我带过的学员里，有30多岁转行的，有宝妈重新进入职场的，有做着重复劳动想改变命运的。1. 是最安全的“入行跳

教师到财务、数据工程师或ML工程师的offer我专注AI转行求职辅导这些年，、文员，带过上千名零基础学员从非科班背景转入AI领域，，他们中很多人一开始对机器学习和深度学习一头雾水，，但通过精准方向选择和求职指导从销售、几个月就拿到了算法助理。举例轻松过关，，先学ML2个月做分类项目，我一个文员背景学员，面试时讲“怎么用决策树处理数据不均衡”，。- 学员案例：原程序员学员，有ML基，转DL，5个月做

性价比最高的是：Python（工具）、PyTorch（框架）、项目实践（核心）。大家好，我是唐宇迪，这些年，我带过上千名学员从零基础转行深度学习领域，从程序员小白到算法工程师、数据科学家，甚至是大厂AI岗位。我会用通俗语言讲清企业真正要什么技能、零基础最短路径、分阶段内容（每个阶段配时间、项目、简历点、面试准备），帮你避坑、快出成果。每个阶段突出：学什么、为什么学、怎么学、时间规划、成果输出（项目

不讲玄学、不堆名词、不画大饼，只用最通俗、最落地、最真诚的话，把零基础转行大模型，到底哪个岗位最容易上手、最容易出作品、企业最缺人讲透。这些年，我每天接触最多的，就是这样一群人：零基础、非科班、没写过几行代码、数学早就忘光，却不甘心困在原来的岗位，想冲进当下最有前景、薪资最可观的大模型行业。1. 是最安全的“入行跳板”先进入AI行业，干1年左右，熟悉整个流程，再转提示词、转RAG、转产品、转运营，