企业官网建设流程全解析

上周三晚上十一点多，他给我发了四个字：

“下来了。”

我盯着屏幕看了几秒，回了一句"行"。其实我也松了口气——因为他这三个月里，有两次我差点跟他说，要不先算了。

从他第一次找我到 Offer 审批通过，整三个月。Java 后端，三年半经验，在北京，组里在收缩。薪资他没让我写具体数字，只说涨了四成。

先把一件事说在前面：三个月不是从零开始。他有三年半 Java 底子，写过高并发的接口、做过线上排查、扛过值班。这三个月的意义不是"学一门新技术"，是"把已有的工程能力重新翻译一遍"。零基础三个月，不成立，我也不劝。

这篇文章我想写的不是"三个月速成"，是这三个月里他放弃了什么。因为这才是真正决定结果的东西。

三个月前，他是什么状态

去年年底他来找我，第一句话是：“组里在收缩，我不是第一批，但我不想等到第二批。”

当时的情况是：三年半 Java，在北京一家中厂做交易链路，房贷刚上车一年，不能裸辞。他给我的时间窗口很明确——最多三个月，三个月之后如果没动静，他就回原岗位老实待着。

他不是那种特别有冲劲的人。第一次聊完他问我"现在开始还来得及吗"，我能听出来，他自己是不太信的。

他当时的简历我也看了。写得很规矩：负责某某系统的设计与开发，使用 Spring Cloud、Redis、Kafka，QPS 多少，稳定性提升到多少。

这是一份合格的 Java 简历。投 Agent 岗，它基本没有回音。

后面证明，第一个月他最大的进展，不是学了什么，是把这份简历改了。

第一个月：卡住他的不是技术，是简历

他一开始的计划是"先把课补完再投"。我让他停了，先投。

第一个月他投了 8 家，0 回复。不是被拒，是没人看。

问题不在他不够好，在于那 8 份简历里，没有一行字告诉对面"这个人能干 Agent 的活"。HR 和面试官看一份简历的时间，大概十几秒。那十几秒里，他们看到的是"一个写交易链路的 Java"，不是"一个能做 Agent 的工程"。

后来我们做的不是加内容，是换说法。举一个他简历里的真实例子：

原来写的是：

负责交易订单系统开发，使用 RocketMQ 解耦下单与履约流程，优化后消息积压下降 70%。

改完是：

负责交易订单系统开发，主导下单与履约流程的异步化改造。核心是设计异步任务的失败重试与幂等机制，保证消息不丢不重；上线后积压下降 70%，重试导致的重复履约工单归零。

看出来区别了吗？技术一个字没变，变的只是把"我做了什么"换成了"我解决了什么，以及为什么这么解决"。

而"失败重试与幂等"这六个字，恰好是 Agent 做工具调用时每天要面对的问题——模型会重复调、会传错参数、会在中途失败。他三年前就在解决这个了，只是从来没意识到这是一回事。

改完之后第二个月，他投了 12 家，5 个面试。

第二个月：他学得比别人少，是因为放弃得够狠

第二个月是他真正投入的阶段。白天上班，晚上两小时，周末一天，三个月加起来大概 300 小时。

300 小时放在 AI 这个领域，其实非常少。他能跑完，靠的不是学得快，是一份相当长的放弃清单：

放弃了原理。不推导注意力，不手算反向传播。他唯一要求自己懂的是"什么会影响输出、token 怎么算、什么情况下模型会瞎编"。

放弃了框架全家桶。没系统学 LangChain，没碰 AutoGen。框架是面试里最容易被追问、也最容易露馅的部分——你背了组件名，一问"你为什么不用原生实现"就完了。他只用手写的方式做过一遍工具调用，这比背十个框架强。

放弃了 Python。他 Java 写了三年半，语法看两周就能写，没必要再花一个月。

放弃了做三个项目。只做一个，做深到能扛住十五分钟追问。三个 demo 和一个能讲透的项目，在面试官眼里完全不是一个量级。

放弃了追新模型。那三个月每星期都有新模型发布，他一个都没追。因为面试官不会因为你用了最新模型就加分，但一定会因为你讲不清"为什么选这个"而减分。

他中间问过我一次：“别人都在学的东西我不学，会不会后面吃亏？”

我说会，但不是现在吃。你现在要的是三个月内有一个结果，不是三年内成为专家。

这句话，是这三个月里我说得最重要的一句。

第三个月：他挂了一次，然后卡在最后一关

第三个月他面了 6 家，挂了 2 家。

挂的那两次值得说，因为它们不是坏消息。第一次挂在一家做 AI 基础设施的公司，人家问的是推理优化和部署，这本来就不是他的方向——这次挂掉的真正价值，是让他确认了自己不该投哪类岗位。

第二次挂在一家的终面，问题是"你的 Agent 上线之后，怎么知道它变好了还是变差了"。他答的是"看用户反馈"。这个答案不算错，但太薄。回来之后他补了评估集，美团那轮正好问到类似的，他答出来了。

美团这轮的面试本身，他后来跟我说反而没那么紧张——三轮技术面，全在聊那个项目，聊他踩的坑，聊他为什么那么取舍。有一轮面试官中途开始跟他讨论自己业务里的问题，他回来跟我说"那个瞬间我知道稳了"。

但真正难熬的是后面。

面试通过不等于拿到 Offer。

从终面结束到 Offer 审批通过，中间隔了十一个工作日。这十一天他几乎每天给我发一次消息：HR 说还在走流程、说需要再确认一下 HC、说这周应该能出。第十一天晚上十点多，他发了那四个字。

他后来跟我说，那十一天比面试难熬多了。因为面试的时候你还能做点什么，等审批的时候你什么都做不了。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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