真正开始为秋招着急以后，我才发现，学校里学过的东西，和企业招聘想看到的能力，中间其实还隔着一段距离。

我本科专业就是人工智能，平时也一直在学Python。按理说，我应该比很多跨专业的人更早接触大模型，但真正到了找工作的时候，我还是会有一种不太踏实的感觉。

我接触过LangChain，也了解LangGraph，知道现在很多大模型应用会往Agent方向发展。平时刷B站的时候，也会看到很多AI项目和招聘信息。看得越多，我越容易想到一个问题：这些东西我确实听过、也了解一些，可如果现在让我把它们真正整理成一个完整项目，再拿着项目去参加面试，我真的准备好了吗？

答案好像并没有那么肯定。

尤其是秋招已经开始以后，这种感觉会变得特别明显。

同样是人工智能专业的学生，大家都会Python，也都会接触机器学习、大模型这些内容。如果只是停留在“我学过”“我知道”这个层面，很难说自己有什么特别突出的竞争力。招聘信息里真正让我在意的，是企业到底希望一个应届生能够做什么，自己现在离这个要求还有多远。

所以这段时间，我开始比较认真地考虑怎么补自己的能力。

我的目标其实很直接，就是找工作。

我不想等到秋招结束之后，发现自己简历投了很多，却没有几个面试机会，才开始从头准备。虽然也有人提醒我，现在再准备秋招，时间可能已经比较紧了，但对我来说，至少现在开始行动，总比继续观望要好。

我是在B站看到小灰熊AI的（他们的后端是智泊AI）。之前自己也看过不少大模型相关内容，但一个比较明显的问题就是资料太散了。今天看LangChain，明天看Agent，遇到一个新框架又想跟着学一下，看起来每天都在接触新东西，但真正问到自己“接下来应该学什么、先做到什么程度、怎么做出一个能放进简历的项目”，反而容易卡住。

这也是我最后选择小灰熊AI的原因。

我现在并不是完全没有基础，所以我不希望重新从一堆零散知识开始慢慢摸索，而是希望有人帮我把现有基础重新梳理起来，明确接下来该怎么学、哪些内容应该重点投入，再通过项目把知识真正串起来。

报名之后，我也和老师沟通过秋招的事情。老师这边比较明确地提醒我，时间比较紧，不能按照普通节奏慢慢学，需要根据我目前的基础和求职目标重新规划学习安排。

这句话其实让我挺有感触的。

以前我总觉得，学习就是把课程一节一节看完。但到了真正找工作的阶段，才发现“学完”和“能用”完全是两回事。如果目标是求职，就不能只盯着看了多少课，而应该想清楚自己最后能不能把东西做出来，能不能讲明白，能不能真正写进简历里。

所以接下来，我更希望把有限的时间花在真正有价值的地方。

先把大模型相关的基础补扎实，再结合自己已经接触过的LangChain、LangGraph，把AI应用开发的思路理清楚。至于具体最终找什么岗位，我现在也不敢说已经完全确定，但至少希望通过这段集中学习，把自己的选择范围尽可能扩大一些。

说不焦虑是假的。

身边的人都在准备简历、投岗位、参加面试，看到别人已经开始拿到机会，自己却还在补基础，多少会有压力。但我现在更愿意把这种压力变成行动。

毕竟我是人工智能专业的学生，既然已经选择了这个方向，就不想毕业的时候只剩下一张写着“人工智能”的毕业证。

我希望自己真正拥有一些能拿得出手的东西。

哪怕秋招的时间确实有点赶，我也还是想认真冲一次。至少等秋招结束的时候，我可以确定自己不是因为害怕来不及而什么都没做，而是真的利用这段时间，把大模型这条路往前走了一段。

对现在的我来说，可能最重要的不是给自己许下一个多大的目标，而是先把下一步走清楚。

先学，先做，先把能力补起来。

至于最后能拿到什么样的工作机会，就让接下来的努力给我答案。