🐱 受访者：长翌，NLP硕士，gap一年自学大模型，现就职Agent开发岗
💻 采访&整理：运营拿铁

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“就是按照自己的节奏一点一点地往前走就对了，本来路都是一点一点走的”

“一定要尝试去和自己沟通，自己适合的、喜欢的工作和工作环境到底是什么，强扭的瓜一点也不会甜”

“每天再努力一下再坚持一下就是很勇敢的事”

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长翌同学是某个211大学计算机科学与技术学院本硕连读，研究生是 NLP 方向。2022 年毕业后进了一家央企的数据平台做数据需求和数据入湖，做了两年多，2025 年 3 月裸辞 gap 一年自学大模型，2026 年 4 月入职了现在的公司做 Agent 开发岗。

访谈过程中能感受到那种克制又通透的"和自己说话"的方式：

“能力几乎返回原点”：科班 + 大单位的两年怎么把基础磨没了

💻 拿铁：先简单介绍下自己叭~

hello 大家好，我是长翌，本科和研究生都毕业于某个211大学计算机科学与技术学院，研究生方向是自然语言处理，做的是事件时序关系识别。

2022 年毕业后我进了一家央企的数据平台处工作，主要做数据需求和数据入湖相关的事情，做了两年多。2025 年 3 月离职，之后 gap 了一年自学 AI，2026 年 4 月入职了现在的公司，做 Agent 开发岗。

💻 拿铁：NLP 研究生方向 + 工作两年多之后，你提到"个人能力几乎返回原点"，这个落差是怎么一点点感觉到的？

由于大模型的飞速发展，我觉得入行大模型难不难其实是一个很难给出确切答案的问题。

但落到我个人身上，虽然研究生和本科都是计算机专业，研究生还是 NLP 方向，但是毕业后两年多的工作时间里都没有任何与开发相关的经验，因此个人的能力几乎返回原点，自学大模型仍然如我预期那样需要花费大量的时间，去真正地入门，去了解一些底层原理。

💻 拿铁：那两年多在前司做数据相关的工作，是从哪些瞬间开始察觉到"再这样下去不行"的？

察觉到不对，可能是因为自己一直在开很没有意义的会，无论是和需求方对齐需求还是和开发方梳理口径。在很多漫长的会议之后，自己会觉得这段时间没有任何意义，也会觉得自己的工作很难被定性成一个可以被写进简历的经验，没有亮点，也不成体系。这两年多反而让我更清楚——我还是更喜欢编程的逻辑感（尽管我自知很不擅长）。

于是我知道：除非我不离开这样的公司一直做到底，要么我就要尽快离开，不要再陷得更深。

“按自己的节奏走”：gap 一年的自学路径，最怕的不是慢、是被外界带跑

💻 拿铁：gap 期 2025 年 3 月到 2026 年 4 月，一开始怎么入门的？

我从 2025 年 8 月开始正式自学大模型。刚开始的时候需要快速地对这个行业、这个领域搭建一个宏观的认识，当时我在 bilibili 看了很多视频，但不是细看——

我会看一些免费教程的大纲，以及多位博主的内容视频里频繁出现的技术关键字，比如 RAG、Agent、LangChain 等等，然后通过与 AI 的对话来迅速了解当前各项技术的应用前景、发展方向，以及每个关键字的定位（是框架还是方法论，还是某种思想）。

然后如果恰好能找到合适的视频对某些技术做了较为详细的解读，我也会快速地看个大概。比如花一天时间将目前大模型的求职方向、每个方向大概需要掌握什么知识、使用较多的框架是什么、如果真的进入这个岗位、在工作岗位上需要能交付的成果是什么，然后再根据自己的意愿和实际情况，深入地去学习一个具体的方向。

💻 拿铁：锚定方向之后是怎么深入的呢？

在锚定了一个方向之后，我会细致地去学习对应的技术，按照「月 → 周 → 天」来给自己制定一些学习计划。

比如两三天迅速地看完 LangChain（也是我在自学过程中第一个学习的内容）的大部分功能的教程，因为我知道很多框架和技术的真正核心的部分必须得带着目的和场景去学，而不是泛泛地看通用教程。

用两到三周的时间补齐目前公司中使用较多的技术和框架的认知体系，然后自己尝试做一个小项目，在做的过程中去回顾之前的学习，深入了解一些高级功能，逐渐加深自己的理解。

💻 拿铁：网络上有很多让人焦虑的声音，“AI 寒冬”“大模型卷不动了”……那段时间最容易让你跑偏的是什么样的声音？

在一开始的时候受困于各个平台的信息茧房，又或是某些平台上一些为了博取流量的帖子，可能总是会认为自己没办法转行，觉得自己太慢，有些不切实际。最重要的是我毫不相关的工作经验使自己很没有信心。

💻 拿铁：那当时是怎么调回自己节奏的？

其实是得益于自己的坚持和身边人的支持，觉得既然已经开始了，何不尝试到底呢。失败了再说叭。

既然我是深思熟虑决定尝试，那么对于网络上让我失去信心的一些声音，我可以选择不看；而对于我的计划，就按照自己制定的执行，这对于我来说没有那么困难。（可能是因为我并不是那么喜欢刷视频刷帖子之类的，所以抵抗这些焦虑的声音不那么难做到）

💻 拿铁：科班但生疏，自学时哪些是觉得"有底子"、哪些是真的要从头补的？

自学的时候觉得自己还有点底子的，可能是在我想要重新学习一下 Transformer、深度学习这些内容的时候——很多记忆就会在自己学着学着的时候涌出来，虽然可能有点模糊了，但理解起来总归是没有初学者那么困难。

从头补的是从我研究生毕业到开始自学开始出现的新方向的内容，比如 Agent 中牵扯到的很多工程化的技术，我是一点底子也没有的。

所以在学习的过程中我也会岔开来，去迅速补齐我一点认知也没有的传统软件开发的技术——不是深入了解，是至少让自己在下次听到这个技术的时候大概能明白是用来做什么的，在项目中处于哪个部分，起到大概什么样的作用。

💻 拿铁：gap 自学那段时间，最容易掉进的"看起来很努力但其实没进步"的陷阱是什么？

刷算法题。我记得我在 1 月开始刷题，我耗费了很长时间去刷题。时间总是过得很快，但我知道刷算法题没有让我在真正需要的技术上有所进步，而且我总感觉有一天这个形式一定会被淘汰掉。

还有就是长时间地看着视频学。可能要去深入看一个技术的视频完整课程会耗时很久，这样就会导致自己认为自己好像掌握了这个技术，但真的想在项目中使用的时候会发现自己很多都记不清了——因为一个技术的知识点是很多的，没有人能在一开始通过看视频的方式就记住所有。

所以当时我如果可以更加快速地、稍微深入地看完一些框架和技术视频，投入更多时间到自己的项目中，可能深度会更加好，也许进度也会更快一些。

💻 拿铁：那如果让你现在给一位"科班但工作几年完全脱节"的小伙伴一条入门建议，会是什么？

我会建议她锚定一个目标，定好一个时间（比如自学 6 个月），然后在有限的时间里、确定的目标下快速地入门；确定了自己的方向之后，再深入，通过项目的形式来边学边做，同时及时总结加深理解。

资源这一块要擦亮眼睛——互联网上免费教程 + 付费教程很多，但真正成体系、能扎扎实实带你从原理到项目走一遍的并不多。我自己当时是在 B 站刷视频时看到九天老师的内容，觉得讲得很专业，不是那种东一榔头西一棒槌的讲法，于是买了赋范空间的课程跟着学了很久，对我的帮助挺大的——尤其是脱节几年之后重新搭体系，跟着课程走比一个人拼命找方向省了非常多试错成本。

当然如果真的非常有能力建立起自己对这个行业的认知，同时还有精力及时跟进 AI 的热点时事，确信自己的方向不会跑偏，大可以按照自己的决策和选择去学习——当然我认为这样的人应该不会是脱节了几年的人。但如果觉得自己花了太多时间在确认要学哪些技术，或者觉得学得总是不够深入、担心自己的项目太 demo 无法写入简历被认可，那可能还是买课、有体系地跟着学会更加有成效。

“一定要尝试和自己沟通”：求职决策的心法

💻 拿铁：你提到"一定要尝试去和自己沟通"非常打动人，但很多人不知道怎么"和自己沟通"。能聊聊你具体是怎么做的吗？

可能因为我不喜欢社交，所以我很擅长跟自己沟通。我记得 gap 的时候在家，我和我的猫待在一起，我每天都会跟它分享我想说的话。

比如我问"那你现在努力在做了，我知道很困难，但你应该要再努力一下，对吗"，然后我会回答自己：是的，没错，我会再努力一下。

每天再努力一下再坚持一下就是很勇敢的事。

💻 拿铁：最后想问问，对那些"想转 AI 但还没想好要不要迈出第一步"的小伙伴，你会说什么？

挑自己感兴趣的、愿意花时间的去尝试，甚至可以是一个很聚焦的方向——毕竟大模型的领域实在太宽了。然后再努力在这里面找到一些非凡世意义的价值点，让坚持变得不需要那么大的努力。

如果真的意识到了不合适，就勇敢走出来吧。强扭的瓜一点也不会甜。

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