Weekly 23：岸上未必安全，真正精彩的都在海里

2023年9月27日

动态

Wed Sep 27 22:43, 2023

今天有幸和中科寒武纪科技有限公司，高性能计算库设计专家“月车哥”聊了一会天。“月车哥”同时兼职于一个人工智能云计算创业团队做技术顾问，近几年偶尔活跃于创投圈，包括 AI 推理芯片、云计算、汽车辅助驾驶等细分领域。目前兼职时薪在 1.5-3k 的价格。

能有幸被月车哥指导，是我的幸运。

月车哥给我目前的职业发展提了一些十分有用的建议，在这里总结记录一下。

努力而不是勤奋：工作以后，很多人对于朝前走是有期望的。但是不知道什么时候就慢慢把埋头干事，埋头学习当做一种努力。很多人其实是不会努力的，缺少了方式、方法、目标，只会在时长和数量上付出的只能算是勤奋。所以你可以多记录、复盘、反思肯定会是一件好事。
职业规划：
- 可尝试的方向（未来可能爆发/已经爆发的方向）：
  - 自动驾驶
  - AI
    - 技术革命的意义在于，AI 以及大模型相关的技术有可能落地于很多行业。
    - 更有活力的工具化思维：重点是会用。有使用 AI 的思路，然后把它带到其他行业，要的不是 AI 方面足够专业，而是更有活力的工具化思维。
  - 云服务
  - 元宇宙太遥远，web3 在国内很艰难。可能你眼下最大的机会就是即将到来的这一轮能称得上技术革命的浪潮了，这浪潮或大或小，但是普通人参与其中肯定也能多借点势。
- 目标：
  - 前三年最好可以达到阶段性的目标，长远的目标对于大部分人来讲，都是动态的。而阶段性的目标，就是在自己大目标尚且模糊的情况下，对下一步进行的第一次尝试。首先要躬身入局，只有身处相关行业中，技术能力增长到了一定程度的时候，个人的目标才会更加清晰。
  - 找准一个自己最有可能得技术方向，然后专注学习，多敲代码多看看相关开源项目。以进中厂大厂为目标，我第一步没有完成，我是第二次跳槽进了 Intel 北京。
- **想法更跳脱：**一直待互联网确实挺无聊的。建议想法可以跳脱一点，不用被拘束。所以我不建议早期稳扎稳打，更加建议早期找准一个方向进行增长。
职业发展：

先在觉得合适的一个或者少数几个技术方向上快速增长。落实第一步以后，再慢慢沉淀稳扎稳打一两年时间，这个阶段是利用新职位的资源稳固自己的技术理解，增加实践的过程。这时候可以通过业余时间回头多打基础来稳固自己的欠缺，基础这些东西每个阶段看都会有不同的理解。然后同时你也该重新思考自己的生涯和人生，以及下下步的规划。这时候就建议除了技术上打基础之外，试着去学习点杂七杂八的，我觉得古典的《超级个体》就不错，技术上还是耗子哥。引路人不适合太多，少数几个足矣。再往后，是你自己的天下了，你大概已经做到掌控感、自主感了。
中间那个阶段慢的过程是必须的。早起要快争取技术增长获取职业上的认可也是必须的。否则一个人埋头苦干实际上很容易闭门造车，长期会磨灭个人的信心，丧失原本的目标。
面试技巧：
- 研究目标公司的产品，完成大半的话，被录用的概率就大多了
- 大项目不可能一个人做完，可以拆解自己能做的一部分。试试简单实现

文章

ChatGPT + 麦肯锡方法论，快速了解一个行业

一、什么是麦肯锡方法论

麦肯锡的员工们之所以能够快速了解一个全新领域并找到核问题的关键，就是他们都遵循着一套成熟且有效的方法论——《麦肯锡方法》

二、如何快速了解一个行业

第 1 步是总结行业的 100 个关键词。
第 2 步是找三五个专家访谈，了解各种行业问题。
第 3 步是找三五本行业专业书籍，仔细阅读并找出共性。

三、利用 ChatGPT 快速了解一个行业

获取到总结行业的 100 个关键词。

Q1：用麦肯锡的快速了解行业方法，通过大量行业高频关键词来建立概念。现在我是一个对生成式 AI 行业不了解的小白，请你给我整理出：50 个常用关键词，制作成 Markdown 表格，表头是；关键词（英文）、关键词（中文）、介绍（限 50 字）、应用场景。
分类归纳关键词

Q2：将刚才给出的关键词按照不同的应用场景进行分类，分类结果制作成 Markdown 表格，要求一行一个关键词，应用场景合并单元格展示，表头是：应用场景、关键词（英文）、关键词（中文）
对关键词进一步分类并梳理学习优先级

Q3：将刚才分类好的 AI 关键词列表进行二级分类，并站在一个刚接触 AI 行业的初学者角度上，给出学习每个关键字的相关书籍（引 1 用真实数据），以及学习的优先级（优先级按照高、中、低排列），最终制作成 Markdown 表格，表头是：应用场景、二级分类、关键词（中文）、优先级、相关书籍

PS：生成式模型喜欢瞎编，所以让 ChatGPT 给出参考文献的时候一定要加上“引用真实数据“这个说明。
了解行业宏观上下游

Q4：帮我梳理 AI 行业的产业链上下游构成以及组织关系，制作成 Markdown 表格，表头是：行业环节、上游、下游、组织关系
绘制行业知识框架导图

Q5：帮我梳理 AI 行业的 10 个关键字，并根据应用场景进行分类，用 Show me 制作成思维导图，导图的第一层级是 AI 行业，第二层级是应用场景，第三层级是关键字

四、加深行业理解

由于专家不好接触，那就从专家写的文字、课程或资料中探索他们的行业经验，并与第三步要求的行业书籍知识相结合。

工具推荐：

AskYourPDF: 一个工具，通过聊天的方式学习 PDF 中的内容。 AskYourPDF 官方链接
ChatDoc: AI 文档辅助工具，可以与 PDF 文档进行对话，帮助用户快速理解文档内容。 ChatDoc 官方链接

AI 浪潮下的一些浅思

学习是什么

很多人都上过学，但是有多少人思考过，我们上学究竟是为了什么？仅仅只是学习知识技能，作为步入社会后一个可以谋生的手段吗？
每一个从上学时代过来的人，都需要学习 N 门课程（语数外，政史地，物化生等等）。毕业后，自己真正带走的，能够不断运用强化的东西又有多少？
很多人说学校，公司是一个平台或跳板，可以带你通往更高的地方。那么问题来了，所处平台的资源环境会给你带来优势，离开平台你还剩下什么？
学会的知识很有限，而面对的问题是无限的。在这个复杂多变的世界中，以有限对无限，你解决问题的方法论又是什么？

学习是获得新的理解、知识、行为、技能、价值观、态度和偏好的过程。

学习不是掌握某一概念，某一技能的结果，一些人误以为获得最终结果就是在学习，而忽略了得到这个结果的过程。

过程承载着你分析问题，查找资料，寻求解决方案，总结沉淀，举一反三等等一系列步骤。只有不断强化这些步骤，才能让你拥有探索未知的能力（学习力）。

AI 在短期来看，不会取代人，但是在边缘场景不断地去蚕食一部分不那么重要的机械性劳动（比如资料收集，数据整理分析，提供一些指导建议等等）

任何你不懂的东西都叫作装逼

文/艾小玛选自《你可以拥有你想要的生活》

粗俗的人开始嘲笑精致的食物，不学无术的混混开始否认读博士的价值，笨蛋嘲笑智者“想太多”，从来不好好剪指甲的人吐槽爱整洁的男生是娘炮。

说脏话不是没教养没礼貌，反而是性格直爽和不矫情的标志。

一个女生若是和别人说自己喜欢吃怀石料理、热爱博物馆和艺术，她极有可能被贴上“喜欢享乐”“做作”的标签。反之，另外一个女生说自己喜欢吃路边摊，热衷烤串和麻辣烫，就会被认为是好相处、率性。

不晓得从什么时候开始，美好的事物反而变成不正义的存在，垃圾文化与食物反而是诚恳的代名词。当人们开始嘲笑精巧与美好的时候，糟糕的文化就正在光明正大地登堂入室。

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月车哥