20、21年数据科学转向大模型和智能体的开发

在20、21年期间，数据科学领域的人才开始逐渐转向大模型和智能体的开发。随着人工智能技术的快速发展，尤其是自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的进步，越来越多的研究者开始探索和开发大型语言模型（LLM）和智能体（Agent）。这些技术被广泛应用于各种场景，包括但不限于智能客服、自动文本生成、机器翻译、智能推荐系统等。

在技术方面，开发大模型和智能体通常需要用到深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，以及自然语言处理工具，如BERT、GPT等预训练模型。此外，还需要大量的计算资源来训练这些模型，通常需要使用GPU或TPU集群。

具体到应用领域，智能客服和自动文本生成是当前较为热门的应用场景。智能客服可以通过大模型和智能体来理解用户的问题，并提供相应的解决方案，大大提高了客户服务的效率和质量。自动文本生成则可以用于撰写新闻、文章、报告等，减轻人工写作的工作量。

另外，机器翻译也是一个重要的应用领域。通过使用大模型和智能体，可以实现更加精准和流畅的翻译效果，帮助人们跨越语言障碍，进行有效的沟通。

总的来说，20、21年搞数据科学的人才现在大多都在从事大模型和智能体的开发工作，这些技术正在改变着各行各业，为人们的生活和工作带来极大的便利。