AI Enginer

1.  这些A类工程师擅长使用各种模型和工具来应用和生产Al，同时与不断发展的Al研究保持同步。

2. 他们将传统的软件工程、机器学习和AI研究结合起来，为数百万人创造出有影响力的产品。

3. 不需要博士 - 当涉及到在现实世界中实施和摆渡产品时，实际工程技能往往胜过学术证书。

4. 他们的编程跨越所有范式：经典软件（1.0）、机器学习模型（2.0）和LLM提示（3.0），代表了变革性的软件3.0时代。

5. 他们处于AI革命的最前沿，由于AI的指数级增长和应用AI的 \"转变\"，他们的作用日益得到认可。

1. AI 工程的新类型

1. 模型的专业知识，对各种Al模型的工作知识，从GPT-4和Claude到Huggingface和LLaMA。

2. 工具的熟练度，熟练掌握LangChain、Llamalndex、Pinecone等工具，以及Auto-GPT等新兴技术。

3. 当前的认识： 紧跟AI研究、模型和技术的快速发展。

4. AI产品化： 将AI纳入实际产品设计和开发的能力。

5. 编码流利： 能熟练使用Python、JavaScript编程，并能用英语 \"提示 \"Al模型。

6. 敏捷的方法： 拥抱快节奏、迭代式的工作流程，体现出 Agile理念。

7. 创新的问题解决： 创造性地应用于开发独特的解决方案。

8. Al范式的平衡： 结合人类编写的代码（软件1.0）、机器学习的逻辑（软件2.0）和提示语言模型（软件3.0）。

2. AI工程师的技能树

1. 模型评估： 分析各种Al模型，从GPT-4 到开放源码选项。

2.  掌握工具： 利用和适应新兴的人工智能工具和系统。

3.  不断学习： 紧跟快速发展的AI研究和技术。

4. 创新应用： 发现独特的、被低估的Al模型在产品开发中的应用。

5. 价值发现：识别和利用有价值的Al进展的实际用途。

6. 缩小差距：将AI的理论研究转化为具体的应用。

3. AI工程师要执行的任务

1. 基础模型的能力： 地基模型表现出 \"少数学习 \"的能力，允许Al工程师释放和利用这些能力，超越模型培训师的原意。

2. Al Research as a Service： 大型企业通过APls提供高水平的Alcapabilities，这种可及性使Al工程师能够利用这些能力，而不需要从头开始开发。

3. Agile Al： 大型语言模型（LLMs）实现了敏捷的Al产品开发方法。人工智能工程师可以迅速提示LLM来建立和验证一个产品的想法，大大加快了开发过程。

4. 供应限制： 大型语言模型（LLM）研究人员的数量有限，而软件工程师的数量要多得多，这就需要出现一个中间阶层的专业人士，即人工智能工程师。

4. 为什么AI工程师现在涌现出来

1. Prompt and Al Engineering:  使用提示手艺款速成型组件是AI工程师的重要技能。Al工程师同时使用技术专长和提示工程来优化模型输出。

2. Impact of Prompting： 词语、短语和格式的选择可以极大地改变模型输出。Al工程师需要了解并应用这些微妙的东西。

3. Multi-disciplinary Role： 语言工程融合了技术能力和语言创造力。一个多样化的技能组合，包括对提示性工程的掌握，在这个角色中是非常宝贵的。

4. Future Outlook：人工智能工程中的这一职能预计将保持相关性，但可能不会。 

5. 提示工程师是什么

AI Enginer 会成为一个新职业吗？