为什么说NLP死了？

因为这种事情在计算机专业是历史的常态。

如果你是一个从事操作系统的研究者，你研究生水了几篇论文甚至博士发了篇顶刊论文。但是你也从来不敢想自己研究或者开发一个更快，更好的操作系统。

因为操作系统的工作量太庞大了，而windows和linux,ios又做的太好了，所以我们只能修修补补一小部分，成为依附在巨头的身上的一份子。

互联网行业自古以来就是赢家通吃，因为接近为0的复制成本，会让优势方的方案迅速滚雪球从而占领市场。操作系统是这样，社交软件也是这样。

在过去常常可以看到个人开发者独立研发了一个模型，它在某一方面表现更好。但是在未来这种情况会越来越少见，因为数据集壁垒，资金壁垒等等都会限制研究者的开发能力。

但是反过来说，尽管99.9%的开发人员都不需要开发操作系统了，但是程序员的数量也不会减少，而之前学过的操作系统知识也不是完全没用。

在没有被大厂招安的前提下，过去的经验同样可以参考：

1.可以做比较接近操作系统交互的工作，例如很多软件希望速度更快一点，包更小一点，那么需要懂操作系统的人才能完成。那么在LLM时代就是你去处理外围的工作，如何让token更少，但是依然保留同样的效果或者效果更好等等优化工作。

2.开发专门操作系统，例如嵌入式或者调度系统等等。那么在AI时代就类似于开发包含公司的数据库的AI。你可以使用RAG，也可以使用微调等技术。

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