我是个做推荐和搜索算法的干了6年前五年基本都在和特征、模型打分死磕。一、困境我熟的那套开始不够用了2025年下半年组内一个核心场景要重构。以前这套活我闭眼都清楚建特征、训模型、调权重离线跑指标线上看CTR和时长。可那次技术评审leader提了一句——“召回和排序这块试试用大模型增强”。我当场有点懵。不是没听过是没真碰过。我们这行过去讲究可解释、可控、延迟低大模型又重又黑盒跟原来那套调公式的思路完全是两码事。评审会上有人追着问语义召回怎么接、效果怎么估我支支吾吾答不完整——那是第一次我引以为傲的功底被人问住了。有回一个长尾query用户搜适合送妈妈的生日礼物老办法只匹配关键词出来的全是花瓶和贺卡。这事让我第一次觉得光调公式真够不着语义这层——而这恰恰是这一轮大模型最拿手的地方。更慌的是招聘侧满屏精通AI大模型应用初级算法岗肉眼可见在收缩一个同期进来的同事说他们组搞过Token用量排行榜末位三个月一淘汰。我们组现在招人JD里精通AI大模型应用也是硬条我看着都替还在只写传统模型的同行捏把汗。圈子里的卷法也变了。有的团队把代码量和Token用量排成榜末位三个月走人。我没亲历但听着明白光把离线指标调漂亮已经不够看了得证明你这活离得开AI吗、用得上AI吗。那阵子我翻了不少自述。有个大厂的人判断未来只需过去五分之一的工程师八成会被淘汰话糙但身边确实有人在陪跑——活还在但要求悄悄换了。最真实的压力样本还是年龄脉脉上35岁以上程序员只占17.2%一个39岁的Java老哥干15年年薪70万2026年初被裁投30份简历只拿3个面试。我没做那么久但推荐算法这行更新快怕的不是被裁是手里的功夫突然不值钱。还有个细节刺我有公司把技术文档整组裁了让AI出文档。我们算法侧的文档、特征说明本来就是重复劳动真要被替我一点都不意外。圈里也流传一些活法有人靠多年业务和管理经验转去做提示词和模板接私活把收入慢慢拉回来也有资深专家转去做大模型架构。听着踏实但都不是学会就安全是把原来的积累挪了个地方接着用。我有个前同事37岁Java架构师用半年转去带队做AI智能客服。他跟我聊说难的不是学新东西是承认旧本事不够用了。这话我一直记着——它比任何告警都管用。二、接触我硬着头皮把大模型接进pipeline真正动手是那个重构项目推到我头上。躲不过就学。第一步不贪大。我没上来就替换排序模型而是先用大模型做query理解和召回增强把用户的搜索词、行为序列喂进去让它产出一批语义召回候选再和原来的倒排召回融合。跑下来长尾query的覆盖确实好了一些——这是传统关键词匹配够不着的。头一回上线我贪快没加缓存晚高峰延迟飙了被工程同学追着问。那之后我才老实补降级和限流。工具上我用的是公司内接入的大模型和现成的推理服务外加自己写的提示词和融合逻辑。过程不算顺大模型延迟高我得想怎么缓存、怎么降级它偶尔胡说我得加校验比如校验候选ID是否真在库里。那两个月我补了不少工程的东西——服务化、批处理、兜底策略——这些我以前是不碰的。一个做后端的朋友看我折腾说他们组现在一句代码不写只给AI下指令产出翻了好几倍。我羡慕不来推荐这行的准确性容错低AI出的东西我每行都得审。融合那段最磨人语义召回和倒排召回的候选怎么打分排序我试了加权、试了重排最后用一层轻量模型当裁判。这活原来没有是我新长出来的。提示词也得调一开始我只写理解用户意图它答得漂后来我喂了真实query样本和好坏示范才稳下来。它不是替我思考是替我扛住重复把我的精力腾到判断上——这点想通后我反而没那么怕了。我现在怎么判断要不要用大模型也有了自己的一套土办法先看这需求容不容错再看长尾覆盖够不够最后算算成本和延迟扛不扛得住。三关过了才上不过就老办法顶着。上个月一个长尾搜索场景用语义召回把空结果率从百分之八压到百分之二这事我以前真没招。三、现状改变从调公式的人变成AI应用加业务判断的人大半年下来我日常变了。以前我大部分时间在调特征、看离线指标。现在我更多在想这个需求该不该用大模型它出的候选怎么和原排序稳稳融在一起哪类query适合语义召回哪类还是老办法靠谱。说白了我从调公式挪到了决定怎么用AI、用在哪。举个具体的以前周一我花半天调上一周的特征现在那半小时就看完剩下时间用来想下个场景该不该让AI上。省下的不是时间是注意力。现在周会我先抛的不再是这版AUC涨了零点几而是哪类query适合语义召回、哪类老办法更稳、上线后成本多了多少。leader开始把我当那个懂该不该上AI的人。现在我把该不该上AI当成每个需求的第一问这在半年前不可想象——那时候我只问模型怎么调。工程短板暴露得很直白。原来我写个离线脚本就行现在要懂线上服务、要会和工程团队对接接口、要算成本和延迟。这半年我补的这些比算法本身还累。组里现在分两种人一种还在精雕传统模型路越走越窄一种开始把AI当工具嵌进业务慢慢往既懂算法又懂落地靠。我算后者但走得磕磕绊绊。我开始带新来的同学看怎么把AI嵌进业务这活以前归技术Leader现在归我——因为落地这段我最熟。对业务侧我也主动参与需求评审而不是等排期排到我。我也清楚自己缺哪块对大模型的训练、微调我基本外行真要做深得另补。收入结构没变没涨薪没逆袭。周报里我写的从优化X个特征变成了上线Y个AI增强召回场景leader看得懂但离安全远得很。大模型重构才刚开始我手里的传统功夫还在折旧。收尾写这些不是吓你也不是替你打包票。我就是个干了6年推荐的普通算法被项目推着碰了AI摔了几跤才摸到点门道。AI没让我一夜成架构师它只是把只会调公式那条路越走越窄又把会用AI解业务问题这条缝撑开了一点。路怎么走每个人自己掂量。我能确定的只有一句别等手里的功夫不值钱了才第一次认真看它。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”
我是个做推荐和搜索算法的干了6年前五年基本都在和特征、模型打分死磕。一、困境我熟的那套开始不够用了2025年下半年组内一个核心场景要重构。以前这套活我闭眼都清楚建特征、训模型、调权重离线跑指标线上看CTR和时长。可那次技术评审leader提了一句——“召回和排序这块试试用大模型增强”。我当场有点懵。不是没听过是没真碰过。我们这行过去讲究可解释、可控、延迟低大模型又重又黑盒跟原来那套调公式的思路完全是两码事。评审会上有人追着问语义召回怎么接、效果怎么估我支支吾吾答不完整——那是第一次我引以为傲的功底被人问住了。有回一个长尾query用户搜适合送妈妈的生日礼物老办法只匹配关键词出来的全是花瓶和贺卡。这事让我第一次觉得光调公式真够不着语义这层——而这恰恰是这一轮大模型最拿手的地方。更慌的是招聘侧满屏精通AI大模型应用初级算法岗肉眼可见在收缩一个同期进来的同事说他们组搞过Token用量排行榜末位三个月一淘汰。我们组现在招人JD里精通AI大模型应用也是硬条我看着都替还在只写传统模型的同行捏把汗。圈子里的卷法也变了。有的团队把代码量和Token用量排成榜末位三个月走人。我没亲历但听着明白光把离线指标调漂亮已经不够看了得证明你这活离得开AI吗、用得上AI吗。那阵子我翻了不少自述。有个大厂的人判断未来只需过去五分之一的工程师八成会被淘汰话糙但身边确实有人在陪跑——活还在但要求悄悄换了。最真实的压力样本还是年龄脉脉上35岁以上程序员只占17.2%一个39岁的Java老哥干15年年薪70万2026年初被裁投30份简历只拿3个面试。我没做那么久但推荐算法这行更新快怕的不是被裁是手里的功夫突然不值钱。还有个细节刺我有公司把技术文档整组裁了让AI出文档。我们算法侧的文档、特征说明本来就是重复劳动真要被替我一点都不意外。圈里也流传一些活法有人靠多年业务和管理经验转去做提示词和模板接私活把收入慢慢拉回来也有资深专家转去做大模型架构。听着踏实但都不是学会就安全是把原来的积累挪了个地方接着用。我有个前同事37岁Java架构师用半年转去带队做AI智能客服。他跟我聊说难的不是学新东西是承认旧本事不够用了。这话我一直记着——它比任何告警都管用。二、接触我硬着头皮把大模型接进pipeline真正动手是那个重构项目推到我头上。躲不过就学。第一步不贪大。我没上来就替换排序模型而是先用大模型做query理解和召回增强把用户的搜索词、行为序列喂进去让它产出一批语义召回候选再和原来的倒排召回融合。跑下来长尾query的覆盖确实好了一些——这是传统关键词匹配够不着的。头一回上线我贪快没加缓存晚高峰延迟飙了被工程同学追着问。那之后我才老实补降级和限流。工具上我用的是公司内接入的大模型和现成的推理服务外加自己写的提示词和融合逻辑。过程不算顺大模型延迟高我得想怎么缓存、怎么降级它偶尔胡说我得加校验比如校验候选ID是否真在库里。那两个月我补了不少工程的东西——服务化、批处理、兜底策略——这些我以前是不碰的。一个做后端的朋友看我折腾说他们组现在一句代码不写只给AI下指令产出翻了好几倍。我羡慕不来推荐这行的准确性容错低AI出的东西我每行都得审。融合那段最磨人语义召回和倒排召回的候选怎么打分排序我试了加权、试了重排最后用一层轻量模型当裁判。这活原来没有是我新长出来的。提示词也得调一开始我只写理解用户意图它答得漂后来我喂了真实query样本和好坏示范才稳下来。它不是替我思考是替我扛住重复把我的精力腾到判断上——这点想通后我反而没那么怕了。我现在怎么判断要不要用大模型也有了自己的一套土办法先看这需求容不容错再看长尾覆盖够不够最后算算成本和延迟扛不扛得住。三关过了才上不过就老办法顶着。上个月一个长尾搜索场景用语义召回把空结果率从百分之八压到百分之二这事我以前真没招。三、现状改变从调公式的人变成AI应用加业务判断的人大半年下来我日常变了。以前我大部分时间在调特征、看离线指标。现在我更多在想这个需求该不该用大模型它出的候选怎么和原排序稳稳融在一起哪类query适合语义召回哪类还是老办法靠谱。说白了我从调公式挪到了决定怎么用AI、用在哪。举个具体的以前周一我花半天调上一周的特征现在那半小时就看完剩下时间用来想下个场景该不该让AI上。省下的不是时间是注意力。现在周会我先抛的不再是这版AUC涨了零点几而是哪类query适合语义召回、哪类老办法更稳、上线后成本多了多少。leader开始把我当那个懂该不该上AI的人。现在我把该不该上AI当成每个需求的第一问这在半年前不可想象——那时候我只问模型怎么调。工程短板暴露得很直白。原来我写个离线脚本就行现在要懂线上服务、要会和工程团队对接接口、要算成本和延迟。这半年我补的这些比算法本身还累。组里现在分两种人一种还在精雕传统模型路越走越窄一种开始把AI当工具嵌进业务慢慢往既懂算法又懂落地靠。我算后者但走得磕磕绊绊。我开始带新来的同学看怎么把AI嵌进业务这活以前归技术Leader现在归我——因为落地这段我最熟。对业务侧我也主动参与需求评审而不是等排期排到我。我也清楚自己缺哪块对大模型的训练、微调我基本外行真要做深得另补。收入结构没变没涨薪没逆袭。周报里我写的从优化X个特征变成了上线Y个AI增强召回场景leader看得懂但离安全远得很。大模型重构才刚开始我手里的传统功夫还在折旧。收尾写这些不是吓你也不是替你打包票。我就是个干了6年推荐的普通算法被项目推着碰了AI摔了几跤才摸到点门道。AI没让我一夜成架构师它只是把只会调公式那条路越走越窄又把会用AI解业务问题这条缝撑开了一点。路怎么走每个人自己掂量。我能确定的只有一句别等手里的功夫不值钱了才第一次认真看它。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”
