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AI人才标准、AI开发人才标准、人工智能人才标准

最近有两个事是和AI人才标准、AI开发人才标准和人工智能人才标准有关系，发出来大家看看想想。

第一件事，有篇文章说西安电子科技大学的普通类学生非20%类顶级人才学生，在AI发展浪潮下有淘汰的危险，因为学的知识偏底层，而AI把常用的事情都能完成，芯片设计3D建模AI都能做，偏底层的事常用的事，AI做起来肯定很顺手。

第二件事，有个经常做SEO的朋友提了个需求，想做图片去重识别，意思是AI生成的图把AI的味去掉，看起来像新图一样。这类要求其实把人工的一些修图创意能力加进去，用人工手工很好解决，用AI或软件来做，痕迹很容易查出来，达不到效果。

最近AI人才圈里有个热点人才，在 Kimi K3核心架构研发中提出关键注意力机制创新的深圳少年‌17岁的高中生陈广宇，陈广宇小时候就爱鼓捣电子设备，对计算机非常有兴趣，能长时间静心研究代码，对于代码的架构和组织理解程度极深，同时还能够写论文。这就是标准的经典体现。

AI人工智能的发展也促进了人才能力的提升，最近有很多开源项目，能把复杂大型代码的底分析的一清二楚，以直观的图展示出来，图有点像大脑神经链接一样，密密麻麻，但又清晰直观。 复杂大型项目代码是由模块组成，每个模块是图里一个点，知道有多少模块，就有可能像以前兵仙韩信打仗，将兵自如。为什么说有可能？因为实际要解决问题，人才们要记牢才行，记牢反应速度快才能快速解决问题，能竞争过别人。这里有个小故事，非常有意思，和这个现象非常类似。

字节的TRAE平台是AI开发软件，锐英源软件经常用，用于Python开发、前端和node.js后台开发，在Python开发时，里面没有转到定义功能。转到定义是跳转到具体的模块代码里，不用手工搜索定位，能节省时间。转到定义可以理解为开发平台内部有上段话里说的图里线，有线带动才能转到定义。在VS和安卓Studio等等平台里都有这个功能，TRAE没有。因为人的精力有限，有些模块细节不可能全记住，用转到定义就方便了。但是最有效的方式是模块细节记的很牢，不用转到定义就可以在现场用。

要能真正快速解决问题，最好是自己具备这个能力，不单纯依赖AI就可以。在某些极端场合下，如果不能连网，没有电，脱离了AI，做不了事，就会有大麻烦。

有实际的人工亲自动手能力，但也不能事事亲力亲为。在锐英源软件长期使用AI的过程中，形成了如下观点：AI大模型对代码的理解能力都比人快，特别是常用的代码，或者是人才不精专的代码。比如以前经常开发C++的朋友，换赛道，解决前端的代码问题，不现实，找AI大模型分析下思路，想想办法，这是高效的方式。AI大模板分析的思路，开发朋友的理解能力如何，决定了解决问题的时间长短，这就是文科能力要强，要文理兼备。在软件开发领域的术语里，就是读文档能力要强，不能读了记不住，读了理解错了。

综上所述，AI人才标准、AI开发人才标准和人工智能人才标准的答案呼之欲出，就是：文理兼备，知识面广，能实际动手解决问题。大家要向这样的标准发展，把自己精通的项目手工做几个，再用AI做几个，把经验教训记录汇总，形成感觉。然后，让AI拓展自己的知识面，这样在AI大潮下才不会被淘汰。