提示学习不会完全取代微调：它成本低、少样本友好，适合快速适配与资源受限场景；微调在数据充足时性能上限与稳定性仍占优，二者长期互补并存。
需掌握扎实的数学基础（高等数学、线性代数、概率统计）、编程能力（Python/C++）和机器学习理论，熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），具备模型训练调优经验，了解计算机视觉或NLP等细分领域，有复现论文和解决实际问题的能力。
提示学习不会完全取代微调：它成本低、少样本友好，适合快速适配与资源受限场景；微调在数据充足时性能上限与稳定性仍占优，二者长期互补并存。
📍 温哥华 · 多伦多 · 上海
98.6% 数据完整度
20+ 位数据分析师
5年 历史数据清洗
2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
引入jnd指标过滤噪音。
原始数据开放下载，可复核。
08:00/20:00自动校准模型。
每日预测点
数据完整率
历史指标
国家数据源
确定关注区间与模型偏好
实时拉取canada最新数据
2.8/2.0双模并行
可视化对比+解读
选取与任务匹配的开源预训练模型，先用提示工程与 RAG 验证可行性，再以少量高质量数据做 LoRA 微调，并建立小型评测集持续回归，数天内即可跑通原型。
Zero-shot仅凭指令推理，部署快、成本低，但输出格式与边界稳定性较差；Few-shot用示例引导风格与格式，准确率更高，却增加token开销，且对示例质量与顺序敏感。
7B模型采用4-bit量化后，8GB显存GPU或16GB内存即可运行；13B建议12–16GB显存，70B需40GB以上显存或多卡，CPU推理可行但速度明显偏慢。
可从事前、事中、事后入手：用思维链与引用溯源提升透明度，借助注意力归因、SHAP、探针及机制可解释性分析内部表征，并通过忠实度评测验证解释是否真实。
纯写提示词的岗位正被模型能力提升和自动化工具压缩，但结合评测、RAG、Agent 编排与工程落地的复合型角色仍有前景，建议向 AI 应用工程师转型。
接入工单、Git提交、日历等数据源，用Dify或飞书AI配置“成果-指标-风险-计划”模板并定时触发；月报对周报做分层摘要，再人工校验数据口径。