目前的大语言模型还是主打一个缩小从自然语言=>计算机语言模型的 Gap 上，提效提的是你建模的时间成本。关键问题是建好的模型是否真的可执行和错误 Free，这不单单取决于大模型本身的能力，也取决于你给的 prompt 的能力。此外，目前大中型企业的内部知识还没有对接到 “通用” 语言模型的训练结果中，大模型的泛化能力最终不一定直接生成符合内部知识和需求的生产力，这种 Gap 是通用人工智能所无法解决的，你的去训练它，让他具备你的领域知识。所以总结一下，你如何使用大语言模型决定了生产力提升的高度。

你为啥要转行啊？

多谢支持，期待早日搞定

多谢支持，希望能够如愿

多谢！不过为啥要考虑转行呢？测试能做的事情非常多的，看看我上面的书目，每个方向做下去都是专家

50% 咋来的？

为啥在国企，你总有理由吧？这个是不是技术性问题

后面突然就后面 15 倍，30 倍的增加了？你这数据咋来的？

你对什么感兴趣？除了工作以外？然后伺机而动。

你这给自己挖了个大坑啊？为啥会有这样的诉求呢？