熟悉主流LLM（Llama, ChatGLM, Qwen）的技术架构和技术细节；有实际应用RAG、PEFT和SFT的项目经验 较强的NLP基础，熟悉BERT、T5、Transformer和GPT的实现和差异，能快速掌握业界进展，有对话系统相关研发经验 掌握TensorRT-LLM、vLLM等主流推理加速框架，熟悉模型量化、FlashAttention等推理加速技术方案，对分布式训练DeepSpeed框架有实战经验 熟悉Pytorch，具备扎实的深度学习和机器学习基础，对C/C++、Cuda、计算机系统有一定

很高兴您对AI的学习感兴趣！以下是一个通用的AI学习路线图，可以帮助您建立基础并逐步深入学习： 1. 学习Python编程语言：Python是AI领域最常用的编程语言之一。您可以从基础语法和概念开始学习，并逐渐熟悉Python的数据结构和库。 2. 掌握数学基础知识：AI涉及到许多数学概念，比如线性代数、概率统计和微积分。了解这些基础数学知识对于理解AI算法和模型是非常重要的。 3. 学习机器学习基础：机器学习是AI的核心组成部分。您可以学习一些经典的机器学习算法，比如线性回归、决策树和支持向量机等。同时，了解数据预处理、特征工程和模型评估等基本概念也是必不可少的。 4. 深入学习深度学习：深度学习是近年来取得突破性进展的领域，它主要利用神经网络进行模式识别和数据分析。您可以学习深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）和常见的神经网络架构（如卷积神经网络和循环神经网络）。 5. 探索自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）：NLP和CV是AI领域中两个重要的应用方向。学习NLP可以帮助您理解和处理文本数据，而学习CV可以帮助您分析和理解图像和视频数据。 6. 实践项目和竞赛：通过实践项目和参加AI竞赛，您可以巩固所学知识并获得实际经验。这些实践经验对于进一步提升您的技能和找到AI相关的工作都非常有帮助。 请注意，这只是一个大致的学习路线图，您可以根据自己的兴趣和需求进行调整。另外，持续学习和保持对新技术的关注也是非常重要的，因为AI领域一直在不断发展和演变。祝您在AI学习的道路上取得成功！