想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...

给不懂的朋友说一下，实习转正一般是实习几个月，然后在毕业前就开始转正答辩流程，在毕业前就能知道是否转正，毕竟得知自己不能转正之后，还能够参加春招，而如果毕业之后才开始转正答辩，那么万一在你毕业之后转正不通过，那就直接寄了，直接错过春招，相当于直接全部押注在实习转正上面了，不过楼主说话也有点问题，应届身份一般保留两年

在实习的“landing”期，我面临了一个过渡阶段，既要快速适应新的工作环境，又要尽快掌握相关的工作内容和技能。这个时期对我来说既充满挑战，也充满机遇。首先，我意识到，适应公司的文化和团队氛围是至关重要的。刚开始，我花了一些时间去了解公司内部的流程、工具以及与同事们的沟通方式。我主动向经验丰富的同事请教，尽量多参与团队讨论，学会从他们的反馈中汲取经验，避免重复犯错。其次，我注重了自我学习和时间管理。工作中，我会主动进行任务拆解，设定每天的小目标，确保自己在规定的时间内完成任务。虽然刚开始做事可能会有些慢，但通过不断的实践，我逐渐提升了效率，也对工作内容有了更深的理解。最重要的是，保持积极的心态...