AI 算法：数据、模型与任务效果

01算法方向首先由任务决定

图像识别、语音转写、文档理解、内容推荐和文本生成都可能使用深度学习，但数据结构、模型、指标与上线条件不同。招聘中的“大模型算法”也可能细分为预训练、后训练、推理、多模态或特定业务应用。

选读资料时，应先明确输入是什么、期望输出是什么、错误怎样判断。这样才知道一篇教程或论文与某个岗位是否有关。把所有热门模型名称列在一起，会掩盖任务差异。

02从数据到部署的几个环节

数据准备包括清洗、标注和切分；训练通过数据更新参数；微调是在已有模型上继续适配；推理是使用模型产生输出；部署是让推理能力被系统持续调用。算法工程师可能参与全部或其中一部分。

03一个高分为什么还不够

随机切分可能让同一用户、病人或文档的相似样本出现在训练和测试中，导致评价过于乐观。时间相关任务还要考虑未来信息是否泄漏。评价设计需要符合真实使用场景，而不是只选择方便的切分方式。

比较两个模型时，还要说明数据、版本、参数设置和评价规则是否一致。平均分上升可能同时伴随某些关键场景下降；延迟和资源需求也可能影响使用。

04与产品策略、Research 如何协作

算法负责改善特定任务效果时，需要产品说明业务目标，运营提供有效样本，开发提供服务环境。推荐系统中，候选生成、评分和重排形成不同环节；业务约束可能与相关性共同决定最终展示。

Research 更可能从通用问题出发研究方法，业务算法更可能从场景指标出发。二者共享数学、代码和实验方法，但岗位期待并不完全相同。