一、技术与方法层面的硬实力 这是 AI 人才的“地基”。 1️⃣ 扎实的数理与计算基础 线性代数、概率统计、优化方法 数据结构与算法 对“为什么有效”而不仅是“怎么用”有理解 2️⃣ 对模型原理的理解而非工具依赖 不只会调用 API，而是理解： 模型假设 归纳偏置 失效场景 能回答：这个模型为什么适合这个问题？什么时候不适合？ 3️⃣ 跨模型范式的迁移能力 监督 / 自监督 / 生成模型 / 强化学习 统计模型 ↔ 深度模型 能把一种思想迁移到另一类任务中 二、问题建模与系统思维（高阶能力） 这是 AI 人才与“代码工”的关键分水岭。 4️⃣ 将现实问题转化为可学习问题的能力 明确目标函数：到底在优化什么？ 区分 proxy 指标 vs 真正目标 知道“数据缺陷 ≠ 模型缺陷” 5️⃣ 系统级思考，而非单点最优 数据 → 表征 → 模型 → 评估 → 部署 → 反馈 能看到： 数据偏倚如何传递 评估指标如何误导模型 模型决策如何影响现实系统 6️⃣ 对不确定性与失败的敏感度 知道模型在哪些区域“不可信” 能主动设计 stress test、对抗测试、消融实验 三、认知与思维方式（长期竞争力） 这是决定 AI 人才能走多远的核心。 7️⃣ 强烈的第一性原理思维 不迷信 SOTA 会追问： 本质信息是什么？ 学到的是因果还是相关？ 是否存在更简单、更稳健的方案？ 8️⃣ 快速学习与抽象能力 面对新领域（如生物、材料、金融）： 能迅速抓住“可建模的核心结构” 会把具体问题抽象为通用范式 9️⃣ 能与不完整信息共处 接受数据不完美、标注不准确、需求不清晰 仍能做出“工程上可行、科学上自洽”的方案 四、价值观与职业素养（容易被忽视，但极重要） 🔟 对影响与责任的自觉 理解 AI 决策可能带来的： 偏见 风险 长期社会影响 特别是在医疗、科研、金融等高风险场景 1️⃣1️⃣ 诚实与可复现意识 不“刷榜不解释” 重视： 消融实验 可复现性 失败结果的价值 1️⃣2️⃣ 与人协作的能力 能把复杂模型讲清楚 能和领域专家（医生、化学家、生物学家）有效对话 ... 展开详请