拥抱大模型趋势下，传统金融企业IT基础架构关键角色应该提升哪些核心技能以及提升路径建议探讨？

1、要拥有独立的程序开发能力，精通python、C++等编程语言，*Python和C++都是非常重要的编程语言，尤其在AI领域。Python因其易读性和丰富的库资源成为数据科学、机器学习和深度学习的首选语言。而C++则以其高效性能和底层访问能力在某些AI应用中占据一席之地。
2、要拥有扎实的数学基础，包括线性代数、微积分、离散数学等方面的知识，*线性代数、微积分和离散数学是理解AI算法的关键。这些数学知识在机器学习和深度学习中被广泛应用，如矩阵运算、梯度下降、概率论和图论等。
3、要对各类AI算法和模型有精深的理解，包括神经网络、深度学习等。神经网络和深度学习是目前AI领域的热门技术。对它们的深入理解，包括网络结构、激活函数、优化算法、正则化等，是开发高效AI模型的关键。
4、要精通对AI模型的训练，擅于调整参数。 掌握如何训练AI模型，以及如何根据模型性能调整参数，是提升模型效果的重要步骤。这需要对模型的性能评估、过拟合、欠拟合等概念有深入的理解。
5、要对自然语言处理技术有深入的理解，*自然语言处理（NLP）是AI的一个重要分支，涉及语言理解、生成和翻译等方面。对NLP技术的深入理解，如词嵌入、序列模型、Transformer等，对于处理文本数据至关重要。
6、熟悉中文、英文语言文字学。 熟悉中文和英文的语言文字学知识有助于更好地理解和处理自然语言数据，如词义、句法结构、语言习惯等。
7、对于大模型所应用的领域知识有精深的掌握，例如金融业务知识、IT运维技能等。对于大模型所应用的领域知识，如金融业务知识、IT运维技能等，有精深的掌握能够确保模型在实际应用中具有针对性和实用性。
8、具备web应用研发技能，熟悉前端、后端的研发，能够将大模型能力外化为web产品和应用。熟悉前端和后端的研发技术，能够将AI模型的能力整合到web产品和应用中，从而为用户提供一个直观、易用的界面。
9、熟悉数据采集、数据清洗、数据转化、数据存储、数据标注等技术。数据是AI模型的基础，因此熟悉数据采集、清洗、转化、存储和标注等技术对于确保数据质量和模型性能至关重要。