作为LLM/AI从业者，要在快速演变的职场中保持竞争力，必须掌握以下20项关键技

作为LLM/AI从业者，要在快速演变的职场中保持竞争力，必须掌握以下20项关键技能：

1. 模型架构与基础：Transformer、RNN、注意力机制、扩散模型

2. Prompt工程与调优：零/少样本、链式思维、任务驱动Prompt

3. 微调与迁移学习：LoRA、PEFT、适配器模块、领域适应

4. 检索与增强生成（RAG）：向量检索、稠密/稀疏嵌入、知识库

5. 嵌入与向量表示：语义、句子、多模态嵌入

6. 分词与子词算法：BPE、WordPiece、Unigram、字节级分词

7. 模型部署与推理：ONNX、TensorRT、TorchScript优化，批处理，量化

8. 监控与评估：公平性、偏差检测、漂移、幻觉度量、校准

9. 扩展与分布式训练：数据/流水线/模型并行，ZeRO优化

10. 长上下文与记忆处理：滑动窗口、递归、检索记忆、扩展上下文

11. 多模态模型与融合：文本+图像、音频、视频，跨模态注意力

12. 强化学习与RLHF：奖励建模、策略优化、人类反馈

13. 安全、对齐与伦理：对抗鲁棒性、可解释性、防护、内容过滤

14. 模型压缩与效率：剪枝、蒸馏、量化、稀疏性

15. 链式思维与推理：任务拆解、自省、自问、推理流水线

16. 知识整合与符号方法：知识图谱、规则、逻辑、符号+神经混合

17. 版本管理与ML Ops：DVC、MLflow、Weights & Biases、可复现性

18. 数据工程与预处理：清洗、增强、特征工程、合成数据

19. API集成与基础设施：REST/gRPC、微服务、无服务器推理、扩展端点

20. 人机协同与反馈：标注流程、主动学习、反馈闭环

别再盲目切换技术，系统掌握这些核心能力，才能真正成为AI领域的高手。

额外思考：

- 技能固然重要，但企业更看重“结果”。从数据准备、评估到上线维护，构建完整的端到端交付能力尤为关键。

- 掌握Prompt+检索+缓存的技术栈，并持续监控延迟、成本与效果，保持模型上线后的实用性。

- 漂移检测和红队测试是确保模型长期稳定运行的利器。

原文：x.com/e_opore/status/1978670131984072782