新人报到：算法工程师转大模型应用，求指路

传统机器学习出身，想转大模型应用开发。除了调 API，还需要补哪些课？求学习路线。

【管理员回复】欢迎加入！传统机器学习背景转大模型应用其实很有优势，评估、数据和工程意识都能直接复用。建议按这个顺序补课：一是熟悉 Transformer 基本原理和主流开源模型的特点，知道上下文长度、量化、推理成本这些概念；二是掌握提示词工程与结构化输出，这是应用开发的基本功；三是 RAG 全链路，包括文档切分、Embedding、检索、重排序和效果评估；四是 Agent 与工具调用，理解状态管理和失败处理；五是轻量微调（LoRA/QLoRA）和推理部署（如 vLLM）。最重要的是动手做一个完整的小项目，并给它建评估集。你目前更想做偏业务落地的应用，还是偏模型侧的工作？欢迎在板块里多交流。