能力和外部因素都重要， 缺一不可。

本着一个原则吧， 谁能决定你的绩效和年终，谁就是爹。

这多常见的事。。。不算刺激。 撞见在公司当场办事的都不是个例了

不能这么想的， 你表弟 1 年挣 300w， 但还有人 1 年挣 3000w，你表弟也要痛苦的觉得自己怎么折腾也挣不了这么多钱么， 而王健林可能随随便便就 1 个小目标。 我们不能总跟上面比，那太痛苦了。只要我们认真生活，工作，剩余的就拥抱生活就好了。 就像我之前说的：当知足凌驾自卑之上，幸福，将贯彻人生

士兵突击中的有一句话是： 日子就是一个问题叠着一个问题过的。 工作中也是一个问题接着一个问题去解决的， 只要解决的问题足够多，慢慢就变成高手了。

我是比较赞成这句话的。

手里有海量的期权就是正面影响~~

上市之前先裁员，这是为了做财报。 上市之前高层要内斗， 这是为了分地盘抢蛋糕。 如果你手里没有期权， 那其他的东西跟你关系不大了。 你只要做好一些心里准备就行了， 就是有些公司为了上市可能会搞出一些骚操作来。

不做测试的测试人还是挺少的， 但是不做功能测试的测试人我觉得不算很少。 大厂都有不少吧。 比如我搞性能， 搞效果， 搞 devops，搞高可用。 真的很久没做功能测试了. 工作还是有分工的， 不可能一个人把所有事都干了

有副业就是未来可期~ 只要副业稳定， 就不怕职场的年龄危机了。 楼主加油。

嗯， 你说的其实就是 AI 的基本流程， 数据采集->数据标注->特征工程与模型训练->模型评估。 AI 落地需要采集高质量数据，需要大量的标注人员， 需要机器和 GPU， 这些都是成本，都是钱。 AI 落地在测试领域内不是技术问题，是钱的问题。

举这么一个例子，AI 要落地的标准，假如是要在场景中最低达到 80 分的效果。 那么其实绝大多数的模型可以达到 60 分，我们就随便用个 gpt 或者千问，或者百川，都能把效果堆到 60 分，甚至是 70 分。 但要达到期望的 80 分将要付出巨大的成本，也许有些同学说有 60 分那就先用着呗， 但现实是不起码达到 80 分你是推广不出去的。 就好像无人驾驶这个技术其实是不难的， 很多公司都可以做到让车在很多路况下安全驾驶，但想做到 100% 路况下都能做到安全驾驶， 恐怕目前全世界都没人能给自己的产品打这个包票。而你不做到在 100% 的路况下都能安全驾驶的话， 又有谁敢买你的车。 萝卜快跑说是无人驾驶但也得配安全员在远程监控呢。