文章看完了，学英语这块挺佩服的。不过 AI 这块文章里涉及到的不多啊，好像一下就成为大佬了，再多来点中间的细节就好了。

@murmur 你不提这个我都没注意到 首先声明我不否认 open-hands 这个项目的优点，之前就遇到 star 了，想空了仔细看看的，虽然还没找到时间 这是这篇论文： https://arxiv.org/pdf/2407.16741 头排强调：Published as a conference paper at ICLR 2025 实际上： https://iclr.cc/virtual/2025/poster/29831 懂 poster 的都懂

背景：朋友读博，也刚发了论文，在会议 poster session 展览交流

@IxIIxI 是啊，后续我会再详细聊聊 AI 这块，昨晚洋洋洒洒凭感觉写了，今天一些人读了反馈我才意识到我漏掉了不少东西，哈哈

@phrack 我是走 AI 应用层的，我没有做底层模型侧的哈。

@bianYuX 前面 @IxIIxI 这位朋友说的有一点我觉得挺重要，我应该跟大家说一下我的技术背景，比如我是了解云原生和大数据什么的，可以给大家一个借鉴。回到你的问题，现在大家标榜终身学习，AI Era 我觉得更加是，我的想法和建议是你一定要往自己感兴趣的方向去，比如我现在主要投入和建树都是在提示词工程、上下文工程、RAG 、AI Agent 、AI Infra 这些领域，比较偏应用层，我自己兴趣并且我觉得也是未来，也符合我自己渣渣学历的定位，我可以了解 SFT 之类的，但是我大概率不会去做那些事情，更别说跟模型相关的。因为我也不确定你的背景情况，看着你应该是有一定的学术能力？如果是的话你可以继续在这个方向走，但是就我个人而言，不是科班出身的，没有相关的项目经验，还蛮难能白手起家干「机器学习 → 神经网络 → 大模型」这些的，虽然这块人才缺口还蛮多的，但是据我所知现在招人方很看学院背景，比如你是对口院校出来的，甚至需要研究生博士才行。所以你一定要评估好自己的情况去考虑一下。 另外不要一直学，适当的输出，比如做开源，比如写文章，之类的都可以，若可以多认识一些人，能和别人交换思想是一件很好的事情。另外如果你担心自己坚持不下去，或许可能是方法可以考虑调整一下，我虽然本身属于比较擅长坚持的人，但是我更多还是在利用自身的多巴胺机制去不断的刺激自己快速冲，持续冲。不一定适应你，但是期间的道理你可以自己看看思考一下。如果你有兴趣平时想和我唠嗑，你可以加我 vx: aWZ1cnlzdA== 偶尔空了可以唠唠，我们也可以拉个群组只唠 ai 以上，话有点多，想啥说啥了，由衷希望你也能找到自己的节奏，keep it up!

@passive 哈哈，那我更高兴，其实我用更多还是因为这个时代的信息传播是需要这种标题的，本质上我觉得用不到这个标题，但是如果不是这个标题，我相信很多人看不到，那太可惜了，所以虽然有些朋友尖酸刻薄的讽刺，我也无所谓，我本意只是想让更多人看到，快时代，我们依然可以慢下来，做些有意义的事情，长期主义的去做完做好一些事情。

@murmur 哈哈，有这个叙事逻辑就可以这样走了，不过大佬不至于，我只是看得多做的多说得多，我做失败了很多项目，但是我还是坚持在做。我们努力奔跑只是为了停在原地，如果连奔跑也没了，大概要被时代洪流裹挟而身不由己了。

@linauror 哈哈，也不是一下啦，确实是少了，后面我补充一下，主要还是意识普惠，我觉得现在要学会一个东西，每个人都能找到千万种方法，这个时代不缺信息，不缺方法，缺的只是找到自己的节奏，并持续下去。

@phrack 哈哈，所以大佬不要在冷讽热嘲我啦，看看现在 big tech 在 2024 年之后有什么重要的 Paper 流世么？每家企业都竖起高墙，知识不再自由流通。我绝对不可能做到在每个人眼里都是大佬的地步，但是我可以做到很大大佬都做不到的，我一直在输出，我乐意回复每一位有疑惑的前行者，我不是大善人，只不过孤独的路每个人都走过，有几个人愿意分享自己的方法论。天下熙熙皆为利来，今天 L 站里一个人质问我，如果不是为了引流为什么你不能直接发 markdown 内容，而是发 3 个链接。这个世界就是这样，或者说这个互联网就是这样的，每个人地方都是城墙竖立。哪怕我在吹牛，是在假装大佬，我依然觉得我真的帮到了一些在前行路上不得要领的朋友。哈哈，想想说太多也没啥用，不如继续写我的书。