これは単純に正しくありません、最近、あふれているチーム採用関連のポジションを見ると、私たちは非常に幸運なことに、早くからAIトラックに参入し、チーム全体のテクノロジースタックが変革され、製品を中核として、商業的価値ではなく、アウトプットに対してより高い業界価値を提供するベストプラクティス、これが私たちがすべきことだと思います。 さらに、最近の採用では、AI トラックが速すぎるため、詳細なテクノロジー スタックよりも基本的なテクノロジー スタックに関心を持っています、テクノロジー スタックが一致している限り、すべてが学習の途中にあるので、それだけです、誰もが学習しているので、従来のトラックとは異なり、このトラックは決定的ではなく、比較的制限的であり、シナリオはあるかもしれませんが、詳細はモデルと向き合い、境界を理解し、管理を行う必要があります。