杨思义
系统架构
普通人如何设计自己的成长路径？
第一阶段：溯源（底层原理与认知）- 数学直觉：微积分（梯度下降与链式法则）、线性代数（矩阵变换与特征值分解）、概率论（贝叶斯定理与最大似然估计）。- 计算机理论：图灵机与可计算性理论、算法复杂度分析（时间与空间权衡）。- 底层网络实现：纯手写实现前向传播、反向传播、Softmax与Cross-Entropy Loss。第二阶段：筑基（数据治理与特征工程）- 数据资产管理：数据血缘追踪、元数据管理、数据质量监控（DQ）规则设计。- 特征工程：类别特征编码（Target Encoding）、时序特征提取、文本/图像Embedding生成机制。- 特征存储（Feature Store）：离线与在线特征统一存储架构、低延迟读取机制、特征版本控制。第三阶段：破局（AI工程化V0.2全链路）- MLOps流水线：MLflow/W&B实验追踪、模型注册表、自动化评估机制。- 模型部署与加速：ONNX转换、TensorRT/OpenVINO推理加速、INT8/FP16量化、Triton Inference Server部署。- LLM应用架构：RAG全链路、向量数据库（Milvus/Faiss）、LangChain/LlamaIndex、Agent工具调用（Function Calling）。第四阶段：升维（业务价值与架构设计）- AI业务建模：多目标优化（MMOE/PLE）、因果推断（Uplift Model）、A/B测试与流量分桶设计。- 系统架构设计：高并发模型服务降级策略、GPU资源池化与弹性扩缩容、ROI测算模型。- 技术哲学：场景定义与边界划分（大模型 vs 传统规则引擎的精准选型)最后我想说，技术是手段，AI是工具，业务增长才是目的。核心在于掌握多目标优化、因果推断、GPU资源池化及ROI测算模型。实战需输出AI赋能业务解决方案白皮书，明确技术选型边界，完成身份的最终蜕变。那么，一起加油，伙伴们！
发布于 河南
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