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MLOps离核心算法越来越远。你看纯LLM方向的算法岗正在快速分化。一小撮人在头部公司的核心团队里继续搞模型结构、预训练算法的创新这部分人凤毛麟角门槛高得离谱。而大部分所谓的“LLM算法岗”正在变得越来越“应用”越来越“工程”。薪资上LLM岗位的下限很高应届生拿个大白菜、sp不成问题但天花板…说实话有点被锁死了。因为你创造的价值很大程度上依赖于你所使用的那个基座模型你的“杠杆”不够长。二、 生成式模型AIGC我得先澄清一下AIGC这个词太宽泛了它几乎把前面两个都包进去了。但从业内招聘的角度看当我们特指“AIGC”方向时通常更偏向产品和应用落地。比如你去做一个AI生成PPT的应用一个AI生成广告视频的平台或者一个AI辅助编程的工具。在这些公司里岗位分得更细。可能有一个小团队负责维护和优化模型但更多的人是“应用算法工程师”或者干脆就是“后端工程师”他们的工作是把模型的能力封装成API嵌入到业务流程里去打磨产品体验。这个方向好不好好离钱近业务导向强能快速看到自己的工作成果。但对你这种想做核心算法的人来说可能有点“降维”。你可能会花大量时间在处理业务逻辑、数据清洗、API调试上而不是模型本身。AIGC方向的薪资方差很大。在一个成功的商业化产品里核心成员的收入薪资期权可能非常高。但在一个还没找到盈利模式的创业公司里可能还不如去大厂拧螺丝。三、多模态大模型好了说到重点了。多模态这才是现在真正的蛮荒之地。为什么我这么笃定第一它是通往AGI的必经之路是真正的技术前沿。世界是多模态的人类的智能也是多模态的。我们看、听、说同时处理图像、声音、文字信息。纯文本的LLM虽然强大也只是“缸中之脑”它理解不了这个真实的世界。从文生图DALL-E, Midjourney到文生视频Sora再到未来的物理世界交互机器人、自动驾驶核心技术突破都必然发生在多模态领域。这意味着什么意味着这里有大量的、根本性的问题还没有被解决。数据对齐、跨模态表征、长视频生成的一致性、3D世界的理解与生成…每一个都是大金矿都可能诞生出伟大的公司和技术。在这个领域你不是一个“使用者”你更有可能成为一个“创造者”。你做的东西不是对现有工作流的优化而是创造全新的可能性。第二技术壁垒高护城河深。搞多模态你不仅要懂NLP还得懂CV甚至可能要懂图形学、语音处理。这个知识栈的要求天然就筛掉了一大批人。LLM的很多知识看看博客、刷刷论文、跑跑开源代码似乎很快就能上手。但要真正理解Diffusion Model的数学原理或者搞懂NeRF神经辐射场这种东西没下苦功夫是不行的。我之前团队里一个做CV的小伙在大家一窝蜂转LLM的时候他坐得住冷板凳一头扎进了3D生成。当时我们都觉得这方向太窄不好找工作。结果今年Sora出来之后所有大厂都在布局视频和3D生成他手里的offer拿到手软给的package比同级别的LLM岗高了至少30%。人家面试官问的都是底层细节什么DiT架构、视频压缩网络他都能对答如流。而很多搞LLM应用的同学面试官问到Transformer的底层优化就有点支支吾吾了。这就是壁垒。当潮水褪去那些只会在岸边捡贝壳的人就尴尬了而那些学会了深潜的人才能拿到真正的宝藏。第三岗位需求正在爆发但合格的人才供给严重不足。现在打开招聘软件看看搜“多模态算法”你会发现很多岗位要求都非常高而且薪资范围也给得非常宽。这说明什么说明用人单位自己都清楚这个方向的人不好招。他们愿意为真正懂技术的人才付出高昂的溢价。LLM方向呢海量的求职者大家都会用LangChain都会做RAG简历看起来都差不多那凭什么给你高薪只能卷项目、卷实习、卷学历。应用岗和算法岗的区别以及多模态的应用岗这个问题也很好。算法岗说白了是生产工具的人。他们关心的是模型的性能、效率、泛化能力。他们的工作成果通常是模型本身或者是一篇论文一个专利。比如研究一种新的网络结构让视频生成的时间一致性更好。应用岗则是使用工具的人。他们关心的是如何用现有的模型解决具体的业务问题。他们的工作成果通常是一个上线的功能一个提升的业务指标。比如用一个现有的文生图模型做一个海报自动生成工具并优化提示词模板让生成的海报转化率提升5%。所以算法岗对技术深度要求高应用岗对业务理解和工程能力要求高。那多模态现在有没有应用岗当然有而且越来越多了。视频平台会用多模态模型自动生成视频摘要、打标签、审查违规内容电商平台用文生图帮助商家快速生成商品图并通过虚拟试衣提升用户体验设计类软件把图、文、视频等 AIGC 能力无缝嵌进创作流程比如 Adobe Firefly教育领域出现了“AI 老师”能根据学生的文本提问动态生成图片或视频解释复杂概念游戏行业更是热闹AI 已经能生成 3D 场景、NPC 对话甚至角色动画这些应用正成为新的内容生产引擎。这些岗位既需要你懂模型又需要你懂业务是连接技术和商业的桥梁。对于刚毕业的学生如果对自己的算法研究能力没那么自信或者更喜欢做看得见摸得着的产品这也是一条非常好的路。如果你想清楚了要搞多模态下面这几条你听清楚不是什么人生哲理就是几条能让你少走弯路的“土办法”。第一别把看论文当学习那顶多算“信息录入”。看论文这事儿最容易自欺欺人。收藏夹里存个几百篇感觉自己懂得挺多面试官一问细节支支吾吾。这没用。你得找个东西“刻”在脑子里。怎么刻你甭管别的就盯住一个方向比如现在最火的视频生成。把Sora的技术报告假如它细节公布了的话或者相关的开源实现比如Open-Sora、Latte这种给我当成你毕业设计的代码那么去读。你得搞清楚人家的数据是怎么洗的怎么切成patch的为什么这么切那个DiTDiffusion Transformer到底是怎么把文本条件加进去的代码里哪几行是干这个的跑起来你肯定会遇到各种坑显存爆炸、loss是NaN、生成的东西一坨屎。你就去debug去一行一行地看去Github issue里跟人撕逼讨论。这个过程比你看一百篇论文的摘要都有用。你得自己动手把一个东西从头到尾跑通甚至魔改一下。没卡就去租现在AutoDL、恒源云这种平台一天几十块钱就能搞个不错的卡这顿饭钱你必须得花不然你简历上那个“熟悉xxx模型”就是一句空话一戳就破。第二数学和基础别丢。各种新奇的开源项目是好看但不扎实的数学就像空心楼梯踩几步就塌。很多人把公式挂嘴边显得自己很牛。其实大部分时候我们根本不需要从头推导一个什么玩意儿。那为啥还要啃数学是为了让你在模型出问题的时候能有方向地去猜而不是抓瞎。举个例子你训个diffusion model结果生成出来的全是纯纯的噪声半点图像的影子都没有。这时候你怎么办如果你懂那个加噪去噪的数学过程你至少能怀疑几个点是不是我的time embedding出问题了是不是U-Net的结构没把噪声和条件信息给解耦开是不是我用的scheduler在推理的时候步子迈得太大了你看这就是懂和不懂的区别。不懂的人只会反复检查输入数据的格式然后上网搜“diffusion model训练失败怎么办”。而你可以直接去看模型里那几个关键模块的中间输出用数学直觉去定位问题。这才是你比别人牛逼的地方是你在工作里解决实际问题的能力。第三学点交叉领域的硬知识多模态就是融合能力别觉着你搞传统深度学习尤其是PINN这种物理结合的东西好像跟现在的大模型有点脱节。我告诉你这恰恰是你最大的优势。Sora出来以后大家都在喊“世界模型”。啥是世界模型不就是用一个统一的模型去模拟我们这个世界的运行规律吗物理规律就是这个世界的底层代码啊你比那些纯CV、纯NLP出身的人有一个天然的优势你习惯用数学和物理的语言去描述问题。你知道怎么把一个微分方程塞进神经网络里你知道怎么用网络去拟合一个动力学系统。你有 DNN/PINN 背景是优势但还不够。去看些计算机图形学、渲染管线补点信号处理搞懂音频怎么表示。这些在你做跨模态任务时很多坑就能自己填不用等人救火。接下来多模态要往哪走肯定是要跟物理世界、跟交互、跟机器人结合。到时候怎么让模型理解刚体碰撞怎么让它生成符合流体力学的水流这些问题对纯搞数据驱动的人来说可能很头疼但对你来说不就是把PINN那套思想换个壳子用在新问题上吗所以千万别丢了你的老本行要琢磨怎么把它跟你学的新东西结合起来。第四搞清楚自己想成为什么样的人追求技术深度还是广度。最后说个最实在的怎么让自己值钱或者说怎么让自己不容易在裁员的时候被优化掉。两条路你自己选。一条路是往深了钻。你就死磕一个问题成为这个小领域里全公司、甚至全国最懂的那几个人之一。比如说你就专搞长视频里人物身份一致性的问题把这个问题相关的几十篇论文、几个开源代码库吃得透透的谁也别想在这上面糊弄你。公司只要有这个业务需求第一个想到的就是你那你就是安全的也是值钱的。另一条路是往广了走。你不一定非要精通某个模型的每一个细节但你得知道现在市面上所有主流的武器模型都有啥各自的优缺点是啥适合打什么仗业务场景。你能把文生图、视频生成、语音识别这些不同的模型像搭乐高一样组合起来攒成一个能解决复杂问题的系统。你懂工程懂部署能把一个算法demo变成一个几百万人能用的线上服务。这种系统性的能力同样非常稀缺。最怕的是啥卡在中间。深度不够广度也有限做的活儿就是调调参、跑跑开源代码发发实验报告。这种人是最好替代的因为总有比你更年轻、更便宜、更能卷的毕业生。前阵子整理电脑翻出了我压箱底近十年的私藏。这不只是一份书单或课程列表而是我从一个码农到带头人一路踩坑验证过的知识体系地图。从操作系统、网络这些硬核基础到架构设计再到算法实战都帮你串好了。啃下来地基绝对比别人牢。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 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