AI时代：码农的涅盘重生 第101章 调整心态(第2页/共2页)


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个深度学习时段，通常用于精读论文、推导公式。

    午休一小时，他强迫自己离开电脑，听听音乐，或者就在小区里走走。鹏城初夏的阳光已经开始炽烈，科技园附近的街道上，随处可见穿着各色文化衫的年轻程序员们匆匆而过，手里端着咖啡，讨论着需求、bug和算法。林晨混迹其中，却感觉心态已然不同。他不再是那个焦虑的求职者，而更像一个观察者，一个蓄力的潜行者。

    下午一点到六点，是动手实践时间。他在GitHub上新建了一个私人仓库，命名为“AI_涅盘之路”。里面按照日期和主题，分门别类地存放他实现的代码。从最简单的多层感知机，到CNN、RNN，再到难度飙升的Transformer的Self-Attention机制、Positional Encoding……他强迫自己不只是复制粘贴，每一行代码都要理解，都要能回答出“为什么这样写”。

    遇到卡壳的地方，他就去Stack Overflow、知乎、各种专业论坛上搜索，或者翻看国内外顶尖高校的公开课视频。有时候一个技术难点能卡住他一两天，但攻克之后的成就感，远比拿到一个面试邀请更实在。

    晚上七点到九点，是家庭时间，陪乐乐玩，和苏婉聊天。九点以后，如果精力允许，他会再花一两个小时，推进“启明智投一号V2.0”的开发，或者看看财经新闻、研报，思考如何将新学的AI模型应用到更复杂的市场预测中。

    每周五晚上，他会雷打不动地和一个老朋友视频连线——前同事张伟。

    “哟，林总，气色不错啊，看来在家修炼得挺好”？屏幕里的张伟依然是一副乐天派的样子，背景是他那堆满了机械键盘和手办的工位。

    “别调侃我了”。林晨笑道，“就是按计划学着呢。最近在啃Transformer，头大”。

    “正常，那玩意儿刚出来的时候我们也懵”。张伟喝了口可乐，“不过你方向是对的。现在不管是大厂还是我们这种搞Web3的，底层都在向Transformer架构靠拢。你既然瞄准了T厂AI部门，这个就是必考题，而且得答得深”。

    “你们那边最近怎么样？还是那么忙”？

    “忙，区块链性能优化，老难题了”。张伟摆摆手，“不过说正事，你既然定了目标，光埋头学也不行，得有点‘作品’或者能拿出手的东西。光说‘我学过’，分量不够”。

    林晨点头：“我也在想这个问题。‘启明智投一号’算一个，但毕竟是交易系统，涉及实盘，不太好直接展示细节。我打算用学的模型，在Kaggle上找几个有挑战性的比赛打一打，或者自己搞个小项目”。

    “Kaggle可以，能上榜最好，不上榜也能证明你有解决实际问题的工程能力”。张伟想了想，“另外，T厂AI部门的老大，陈博士，我听说过，技术眼光很毒，喜欢有自己独立思考的人。你到时候面试，除了技术细节，最好能有点自己对AI发展的见解，哪怕是雏形，也能加分”。

    “陈博士”？林晨记下了这个名字，“有什么公开资料或者论文倾向吗”？

    “我帮你留意一下，回头发你。对了”，张伟忽然压低声音，“我们公司有个投资的小道消息，跟AI芯片设计有关，不算内幕，就是行业动态，你要不要听听？说不定对你的系统或者学习方向有启发……”

    夜深了，鹏城的灯火依旧璀璨。

    林晨结束和张伟的通话，走到阳台上。晚风带着些许凉意，吹散了书房里闷了一天的代码气息。楼下街道上，晚归的车流汇成一条光的河流。

    三个月。他在心里再次确认这个时间表。

    用三个月时间，完成一次真正意义上的技术涅盘。不是为了逃避失业，而是为了积蓄力量，朝着那个真正向往的技术高峰发起冲击。

    “启明智投一号”的收益曲线在脑海中平稳上升，AI学习路径图上的一个个节点被点亮。焦虑被一种沉静的期待所取代。他知道这条路不容易，深度学习的每一个台阶都陡峭无比，但他更知道，自己已经没有退路，也不想再有退路。

    转身回到书房，他打开了一个新的空白文档，敲下了标题：“关于AI模型物理成本与优化效率的思考——从一次失败的量化交易尝试说起”。

    这是他在优化“启明智投一号”风控模块时产生的一个模糊想法，还没成型。但或许，它可以成为未来某个时刻，与那位“陈博士”对话的一个引子。

    屏幕的微光映着他专注的脸。窗外，鹏城不眠，而属于他的战斗，才刚刚以一种更沉稳、更坚定的方式，重新开始。


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