据猎聘发布的《2025AI技术人才供需洞察报告》显示，从招聘薪资来看，AI技术职位在年薪50万的职位中占比最多，为30.97%。
除此之外，报告中还指出，近一年来AI技术人才在算法工程师、图像算法、机器视觉的人才需求最大。
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而从近一年来看，AI技术人才在互联网行业、电子/半导体/集成电路、计算机软件、人工智能的行业中需求量较旺盛，占比分别是30.37%、21.25%、19.35%、13.87%……
而数据中也表示，2025年1月，猎聘平台AI技术整体人才紧缺，人才市场上处于高度的供不应求的态势。
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一场AI行业的人才大战就此拉开了序幕。
而抢人的前提一定是高薪，去年12月，就有媒体爆料，雷军千万年薪挖95后AI天才少女；
而今年爆火的DeepSeek也在1月份时放出52个招聘岗位，而其中的深度学习研究员-AGI这一岗位的月薪甚至达到了8w—11万w，且是14薪，实实在在的称得上是百万年薪。
那么，在这场AI人才争夺战中，我们需要哪些能力呢？
AI技术的发展离不开多学科知识的支撑，它以算法、统计学、线性代数以及计算机科学等多学科的融合为基础 。
算法是AI的核心，不同的算法适用于不同的任务和场景，如分类算法、聚类算法等。
统计学则帮助我们从数据中发现规律，进行数据分析和预测。
线性代数在矩阵运算、向量空间等方面为AI提供了数学工具，对于理解神经网络的结构和计算过程至关重要。
计算机科学更是AI技术实现的基础，涉及编程语言、数据结构、算法设计与分析、并行计算和分布式系统等内容。
如果缺乏扎实的技术知识，就难以理解神经网络、优化算法或数据建模的本质。数理逻辑能力则是调试模型、解决复杂问题的核心。
在深度学习中，模型的训练过程涉及到大量的数学计算和逻辑推理。
以深度学习模型的超参数调优为例，这一过程就需要概率论基础。
超参数的选择会影响模型的性能，而通过概率论的方法，我们可以对超参数进行合理的调整，以提高模型的准确性和泛化能力。
数理逻辑也是验证算法偏见的技术必要条件。在AI算法的开发和应用中，可能会出现算法偏见的问题，这会导致不公平的结果。
通过数理逻辑的方法，我们可以对算法进行分析和验证，确保其公平性和可靠性。
一个AI算法工程师在开发图像识别算法时，需要运用到计算机视觉技术栈中的目标检测算法，如YOLO算法。
在训练模型的过程中，需要使用概率论的知识来处理数据的不确定性，通过线性代数的矩阵运算来优化模型的参数。
当模型出现预测不准确的问题时，需要运用数理逻辑能力，分析模型的结构和训练过程，找出问题所在并进行调试。
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开放以及发散性思维，在AI技术的研发过程中，也常常会遇到技术瓶颈。
如在自然语言处理领域，虽然当前的预训练语言模型已经取得了很大的进展，但在语义理解、情感分析等方面仍然存在不足。
这时，发散性思维就显得尤为重要。
在这场激烈的AI人才争夺战中，技术知识与数理逻辑能力是踏入AI领域的基石，开放性与发散性思维则是在其中取得突破和创新的关键。
AI行业的发展日新月异，对人才的需求也在不断变化，但这几种核心能力始终是企业所看重的。
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如果你渴望在AI领域一展身手，成为这场人才争夺战中的胜者，那就从现在开始，努力培养这些能力吧。
通过系统的学习和实践，不断提升自己的技术知识水平和数理逻辑能力；通过积极参与交流和思考，锻炼自己的开放性与发散性思维。
在这个充满机遇和挑战的AI时代，让我们以这些能力为武器，勇敢地迎接未来。
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