看到Together AI估值冲到80亿刀，感觉开源模型已经不是“极客玩具”了，而是正儿八经的职场基础设施。对求职者来说，这意味着面试的筛子会变细：光会写prompt、会调用API，已经不够impressive。

我最近面试candidate，明显感觉到问题在变化。以前问“你用过哪些AI工具”，现在更常问“如果业务场景要降本，你会用LoRA微调哪个base model，量化到多少bit，怎么trade off延迟和accuracy”。能答清楚的人，通常能往下聊到数据清洗、训练评测、线上drift监控，而不是只背模板。

说白了，开源把模型能力拉平了，真正的稀缺性在于“让模型对齐业务指标”的工程判断力。建议别再把prompt当护城河，抽时间跑一遍7B模型的fine-tune，把loss曲线、evaluation metrics和部署成本都摸一遍。这个skillset的迁移成本虽然高，但未来半年的面试waterfall大概率会往这个方向改。