我第一份实习是在一家咨询公司，我以为我们能够给我们的客户提供极具商业价值的战略指导，但其实开始干活了之后，发现我们就是PPT和调研报告的搬运工。后来我去了一家互联网大厂，我以为我的身边全都是逻辑超强的技术和产品大佬，直到我们的产品带着一堆的bug上线了…

大四秋招的时候，我跟一个应届生一起面试，他简历上写了精通数据分析，还有很多获奖。我当时很羡慕他的能力，直到一起入职之后发现他只会用Excel…

刚从学生变成打工人的时候，我觉得每一家公司都是一个严丝合缝，非常精密的巨大的仪器，我要达到某一个水平或者有某种资质，我才能够去做一些工作，或者达到一些成就。但后来随着工作久了，我就想明白了一件事情，让我觉得之前的班真是白上了。

其实一个公司它的运营机制，并不是有很多个有远见的领导把规划都想明白，然后再有很多个能力强的下属把这些规划全部落地，这种太理想化了。电影里都没有这么演的。公司的运营机制就是面多了就加水，水多就加面，所有的公司都是大的草台班子。这里边绝大多数的工作，它的粗糙程度都远超过我们的想象。我们根本不用陷入所谓的入场券陷阱，觉得别人都很厉害，别人都是科班出身的，我得像别人一样厉害，一样有资质了，我才能够去做，这只不过是我给我自己设的一个假想敌。

想明白这一点之后，我的焦虑和内耗就好多了。既然大家都很水，那在职场这个大的草台班子上，我如果不去争取机会，那就被还不如我的人抢走了。勇敢的人先享受生活，同样勇敢的打工人也会先当上生活中的主演。

在争取机会的过程中，难免你就会用到一些职场作弊小技巧，就是自我包装。身边就有几个这样的人，敢于勇敢地表现自己，让别人觉得他能够创造很多价值。包装造势在掠夺职场资源的竞争力是非常有效的。

包装的方式分为职业和爱好。在职场上一定不要沉迷那些琐碎的工作中无法自拔，不要显得自己每天都很忙，加班都很晚，效率低下偷懒的人才要加班，不要不满现状，导致不想思考，不要未经选择直接就开始低效率的行动，所以要适当的停下来，寻找自我包装的发力点。

就像我们公司今年越来越重视数据分析，所以我就利用下班的时间多学习了数据分析。包装它肯定不只是一句空话，不然用不了多久就露馅了，所以要找到快速高效的学习方法。

如果你的职业发展方向也是产品运营，市场数据分析类似的岗位，那就要尽早的培养起你的数据分析能力，用好SQL，Python，统计学还有Excel，这些都会帮助你去提取处理和分析数据，再结合上你所在行业的专业知识，技能buff叠加在职场中会非常的加分。

职场里其实并没有那么多很厉害的人，大家都是在现学现卖，反正都是在草台班上演戏，不妨大胆一点去探索新的东西，去尝试你想尝试的，去找到能够把自己包装好的那个点，然后去大大方方的展示和表现自己。

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。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
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5.LLM面试题合集
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