2025 开年,AI 技术打得火热,正在改变程序员的职业命运:
阿里云核心业务全部接入 Agent 体系;
字节跳动 30% 后端岗位要求大模型开发能力;
腾讯、京东、百度开放招聘技术岗,80% 与 AI 相关……
DeepSeek 异军突起,再度掀起 AI 浪潮,令大模型不断重构技术开发范式,传统 CRUD 开发模式正在被 AI 原生应用取代!
最残忍的是,业务面临转型,领导要求用 RAG 优化知识库检索,你不会;带AI团队,微调大模型要准备多少数据,你不懂;想转型大模型应用开发工程师等相关岗,没项目实操经验……这不是技术焦虑,而是职业生存危机!
曾经热门的开发框架、大数据工具等,已不再是就业的金钥匙。如果认为会调用 API 就是懂大模型、能进行二次开发,那就大错特错了。制造、医疗、金融等各行业都在加速 AI 应用落地,未来企业更看重能用 AI 大模型技术重构业务流的技术人。
如今技术圈降薪裁员频频爆发,传统岗位大批缩水,相反 AI 相关技术岗疯狂扩招,薪资逆势上涨 150%,大厂老板们甚至开出 70-100W 年薪,挖掘 AI 大模型人才!
不出1年 "有 AI 项目开发经验"或将成为技术人投递简历的门槛。
风口之下,与其像"温水煮青蛙"一样坐等被行业淘汰,不如先人一步,掌握 AI 大模型原理+应用技术+项目实操经验,"顺风"翻盘!
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毕竟AI 时代,谁先开始,谁就能抢占先机!
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你会看到,一个个人开发者可以以怎样的力量撬动 AI 原生应用的全栈开发!
Agent:是衡量大语言模型"从量变到质变"的关键,是针对特定场景的AI解决方案。在不少互联网厂商内部,智能客服都是他们最先尝试的企业级Agent项目。 RAG:主要应用在那些需要不断更新知识的密集场景或特定领域,它最大的优势就是不需要针对特定任务重新训练大语言模型。 Function Call:是指运行一段具有特定功能的代码块的行为,以增强其处理能力,实现更复杂的任务,使大模型能够集成外部工具和资源,提升交互性和实用性。
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