@jerryjliu0：这是一篇不错的文章（不确定我一个月后是如何偶然发现的）。我大致同意其中的观点：我倾向于……

这是一篇不错的文章（不确定我一个月后是如何偶然发现的）。我大致同意其中的观点：我非常倾向于看重候选人的学习曲线、毅力和灵活应变能力，而不是纯粹的经验。在面试中，我经常向候选人（包括工程、市场推广等岗位）提出临时性问题，测试他们如何应对新情况。学习最快的人往往是那些能够善用AI的人。在AI出现之前的工作世界中，我认为工作中80%以上的时间花在处理例行任务上，而真正学习新技能的时间不到20%。当我还是机器学习研究员时，80%的时间实际上是在编写PyTorch代码（重复性工作），思考的时间不到20%。因此，初级员工要达到高级员工产出水平所需的纯粹学习量可能相当低，而有了AI之后这一量进一步缩小。总的来说，在当前动荡的市场中，高学习曲线比经验更胜一筹。经验可能没那么重要，但在我看来，学习和理解很重要。基于此，有几点反驳意见： * 实际积累的经验有助于你更好地使用AI。当你是一位高级/主管级工程师时，你知道该用什么提示词来编写更高质量、更易维护的代码。 * 对于初级员工来说，要快速上手，他们实际上需要利用AI进行学习，而不仅仅是产出。很容易给人一种产出大量成果的错觉，而其中大部分是劣质内容。