今天分享的是：汽车之家（李航宇）：破除知见障——大模型时代AI算法人才成长的思考

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《破除知见障——大模型时代AI算法人才成长的思考》由汽车之家李航宇撰写，围绕大模型时代的行业变革、AI算法人才成长等内容展开探讨，核心观点是大模型虽带来诸多变革，但要理性看待，AI算法人才应破除知见障，把握成长机遇。

1. 大模型发展背景与现状：大模型发展迅猛，ChatGPT成为日活增长最快的应用，国内大模型数量超200多款 。然而，人们对大模型存在“知见障”，有人认为它是算法进化的唯一方向，也有人觉得此时进入该领域为时已晚。

2. 大模型带动的变革：大模型带动产业模式变革，交互方式从图形交互转变为对话式交互，更加个性化、低门槛；算法范式从复杂算法设计转向prompt，效率大幅提升。同时，生产力也发生变革，AIGC应用于内容创作，办公领域有编码辅助和Office辅助等。但大模型也存在时效性、幻觉、烧钱等问题。在算法成长路径上，从传统的聚类分类等算法转变为Prompt Engineering、PT、SFT等新方式。

3. 汽车之家的实践：汽车之家作为全球访问量最大的汽车网站，致力于为用户提供看车、买车、用车、换车一站式服务。其面临买车用户转化周期长、交互模式陈旧、内容生产获取低效等问题。为此，汽车之家推出万斗天枢，利用大模型的对话式交互、多模输入输出等能力，解决用户信息收集、需求收敛和买车决策痛点。

4. AI算法人才成长思考：AI算法人才应掌握算法sense，具备良好的算法基础、业务理解和算法设计能力，对数据敏感。大模型和传统算法互为补充，生成类场景适合纯大模型，高质量、强约束领域需二者结合。人才要以开放心态学习新知识，通过加减除乘法解决问题，即收集信息、删除干扰内容、执行并总结经验。同时，要找准个人、公司和产品定位，适应大模型驱动的分工模式变化。

5. 大模型未来发展方向：未来大模型发展需注重理性思维能力内化，探索真正高效的多模交互方式。当下对话式交互的效率仍有待提升，需不断改进优化。

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