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迷茫起步

鱼哲在自己的项目中毫无头绪，不知道该从哪里开始。这种困境使他非常苦恼，每一次尝试都好像走进了死路。大约就在此时，一场讲座出现在他的生活中，为他点明了一些方向。

他听了一场名为“Instagram 如何架构 Python 后端”的讲座，从中获得很大启发，他认真吸收讲座中的思路，大胆借鉴并应用到自己项目里，最终取得不错成果，项目有了新进展，这使他初步尝到借鉴成功的喜悦。

阿里云洗礼

后来，鱼哲来到阿里云工作，这对他来说是一次“系统化训练”。在阿里云工作期间，他在个人技术的深度和广度方面都有了明显提升。从一些具体数据能够看出，他接触到的复杂系统和算法，使他解决问题的能力得到了大幅提高。

在阿里云工作的这段经历，使他的职业规划变得更加清晰明确。他开始思索自己在整个行业里所处的位置，还思考了未来的发展方向。与此同时，他对商业模式和市场有了更为深入的理解，这为他后续的职业发展奠定了坚实的基础。

LeptonAI 掌舵

现在，鱼哲在LeptonAI负责产品相关工作。他积极参与各类线下活动，这些活动的地点包括大城市的各种技术研讨会。通过和外界交流，他清楚地知晓市场及用户的需求。

基于这些需求，他会反向推导出自己要做的产品类型。在交流期间，他收集了许多反馈信息。他不断对产品进行打磨。经过一系列努力，LeptonAI的产品渐渐获得了用户的认可。

工作新体验

在他眼中，大厂的不少工作具有可预测性，工作流程以及内容比较固定。然而在LeptonAI工作，不确定性极大，这反倒令他感到格外兴奋。每天都有可能遭遇新的挑战与机遇，这激发了他的创造力。

但面对不确定性时，他有自己的应对之策。他会尽力去跟进最新的进展情况，还会与业内一些处于顶尖水平公司的专业人士展开交流。通过这些交流活动，他能够及时知晓行业动态，以此确保自己以及团队不会落后 。

解决用户难题

在对外交流的时候，鱼哲发现用户需求又多又细致。比如说，有不少企业想用机器学习模型和深度学习模型，可是却被模型的复杂度给阻碍了。他和团队的任务，就是凭借经验找到确定的东西，以此来解决这些实际问题。

他们在工作里碰到过不少状况，像是某个基础组件不太稳定，又或者用户对已完成的功能不认可。然而他们没有灰心丧气，而是主动探寻问题的根源，一回回进行改进，从而满足用户的实际需求。

行业新趋势与策略

如今，行业在大模型方面形成了一些共识，开源将会成为主流，垂直行业大模型更被期待。LeptonAI也紧跟这种趋势，积极融入行业发展进程。他们通过GitHub开源工具链SDK的方式来降低模型使用门槛。

不过鱼哲指出，低成本并非主要策略，更应注重用户体验与产品性能。在开发大模型应用的过程中，行业经验颇为重要，数据质量也不容忽视。同时，还需要既了解场景又熟悉技术的人才，如此方能将大模型切实应用起来。

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