年薪 80W，懂AI大模型系统设计真香！| 极客时间
“AI 大模型”无疑是最火热的话题。百度领跑推出“文心一言”，除了大厂，越来越多的中厂也在大模型的垂直应用领域“投石问路”。
人工智能产业如火如荼发展的另一面，人才也是大模型竞争中不可或缺的一环。其中机器学习和算法工程师，两个职位的招聘年薪中位数均达到 40 万元以上，优秀的 AIGC 算法工程师岗位年薪可达 80 万元。
大佬拥有可迁移的技术能力，无论在哪个时代，都是抗打的；而普通人的生活和命运，却有可能被 AI 狂潮冲击得七零八落。作为普通工程师，如何做才能不被新技术抛弃，并享受到 AI 大模型技术快速发展所带来的红利呢？
有志于向 AI 方向发展的同学，多参与涉及大模型的新项目，与有相关经验的工程师学习，积累实际的应用经验。深入理解分布式系统、深度学习、高性能科学计算等多个方面的知识。
如果你认为，能够利用 AI 大模型完成日常工作就足够了；甚至从事的工作并无直接相关，我也建议你深入学习 AI 大模型系统。
对底层系统原理的掌握水平是衡量工程师能力的重要标准，只有在架构和编码时心中有一个完整的地图，才能规避研发过程中的一些缺陷和陷阱，你所掌握的底层技术将成为你职业发展的坚实后盾。
AI 大模型系统，如何“先下手”？
分享个「高效掌握一个全新领域」的学习方法。follow 数学上的方法，先搞清楚这个领域中的“公理”有哪些，因为这是该领域的共识，如果不能在一开始和领域中的大多数人建立共识，后续所有的认识和理解都会出现偏差。
这个思维方式是我和某大厂 AIGC 算法技术负责人「Tyler」学到的。最近他出了个专栏《AI 大模型系统实战》，抛开常见的 AI 系统的发展历程来说，最吸引我的就是，Tyler 在课程设计中，优先介绍 AI 系统中最重要、经受住时间考验的设计范例和准则。这些内容正是支持，国内各大公司在短时间内，实现「文心一言」和「通义千问」这种 ChatGPT 的平替主要技术知识。
除此之外，Tyler 把 10 余年的 AI 系统领域摸爬滚打经验都融合在内，从核心理论基础，到理解 AI 大模型的设计理念和工程方法，手把手带你掌握生产级 AI 系统研发能力。
通过实践模块，把学到的技能应用在项目中。他的思维方式、拆解问题的方法都毫无保留地分享出来，值得反复去阅读、反复理解。
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Tyler 是谁？
Tyler，曾在亚马逊担任应用科学家，负责数据算法研发工作。他在多模态大模型、推荐系统和分布式机器学习等方面十余年经验的积累，因此在AI大模型兴起之后，自然地开始负责 AI 大模型系统的架构工作，现在是某大厂 AIGC 算法技术团队主管。
专栏什么值得看？
除了对 Tyler 的信任，这门课还有几个不得不提的特色。
1、真正技术强，又能把复杂原理讲明白的大牛
只要仔细观察，你就会发现当前国内外大公司，AI 大模型系统的核心研发人员，都具备优秀的 AI 系统背景，许多人来自以“搜广推”为代表的内容推荐领域或多模态大模型领域。
但大多数讲师仅专精其中一个方向，跟着学习视野难免会受到局限。值得一提的是，Tyler 拥有「数据驱动模型、多模态大模型」方向复合技能，长期在大厂的大模型领域一线深耕，是样样门清儿的“局内人”，这种敏锐和精准的洞察力难能可贵。
跟着他学习和实操，不但能搞清楚工业级 AI 系统是如何“炼成”的，同时带你看清这一轮大模型技术革命的终局，并以终为始，赢得未来。
可以说，这种资历的专家能出来开课，把自己独特的学习方法和经验分享出来，真的很难得。
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