“以后大概率不会再有‘程序员’这种专属职业了——只要会说话,人人都能拥有程序员的核心能力。”百度创始人、董事长兼CEO李彦宏在央视采访中的这番表述,近期在科技圈和职场圈引发了广泛讨论。
近两年来,AI技术的爆发式发展尤其大模型的普及,正让传统程序员的角色发生颠覆性变革。这种变革之下,职场人的焦虑感也随之而来:程序员真的要被淘汰了吗?2025年会不会出现大批程序员失业?不止软件行业,其他行业会不会也陷入AI“平替”的危机?
其实,“程序员职业消失”的说法未免过于绝对,但有一点毋庸置疑:AI大模型已经成为提升职场效率的核心工具,其影响力早已突破程序员行业,渗透到各行各业的核心业务场景中。
不同于泛泛的AI应用,大模型的核心价值在于“定制化赋能业务”。比如为金融机构搭建精准的风险评估模型,通过分析用户信贷数据、市场波动规律,提前识别潜在坏账风险,帮银行降低信贷损失;为制造业打造智能质量检测系统,借助计算机视觉技术解析产品图像,毫秒级甄别细微缺陷,比人工检测效率提升10倍以上;甚至为电商行业构建用户画像模型,实现精准营销推送,提升转化率。这些场景早已不是设想,而是诸多企业正在落地的实践。
在行业内卷加剧、AI智能化成为必然趋势的当下,想要稳稳立足职场,“拥抱大模型”是最优解——关键不在于害怕被AI替代,而在于掌握大模型的能力边界,学会用它为业务赋能。
无论你是编程从业者、企业老板、管理者,还是产品经理、运营、客服,甚至是即将踏入职场的学生,都该把AI大模型当成AI时代的“基础生存能力”。具体该如何落地?分享4个核心方向:
对管理者/企业老板:核心是“业务+AI”融合。不用纠结技术细节,重点思考现有业务场景中哪些环节存在效率瓶颈(比如客户响应慢、数据分析滞后),如何通过大模型技术优化流程、提升产品竞争力,比如搭建智能客服系统、自动化数据分析平台,精准抓住AI时代的新机遇。
对产品经理:要懂“大模型的边界”。现在几乎所有产品都在尝试融入AI能力,盲目跟风不可取。搞清楚大模型能做什么、不能做什么(比如能高效生成文案,但无法替代核心逻辑设计),才能精准为产品叠加AI功能,比如为工具类产品增加智能生成模块,为内容产品搭建个性化推荐引擎,提升产品核心价值。
对运营/销售/客服:打造“专属智能Agent”。依托自身的行业经验和专业能力,借助大模型搭建专属智能工具——比如运营可以做自动文案生成+数据复盘Agent,客服可以做智能问答+问题分类Agent,不仅能大幅提升工作效率,还能把这些工具对外服务,赚取兼职收入。
对即将入职的学生:趁早入局“风口赛道”。当前各行业内卷严重,而AI大模型行业刚刚起势,属于典型的“早期红利期”。提前学习大模型基础理论、掌握Prompt工程、Agent开发等实用技能,毕业后进入这个赛道,能完整享受行业发展的红利,职业起点和成长空间都会远超传统行业。
说到底,2025年的AI大模型,就像曾经的电脑、互联网一样,是一门更易用、更全面、更智能的基础工具。它从来不是职场人的“敌人”,而是“助力器”——只要你主动掌握它,就能把它变成升职加薪、突破职业瓶颈的“核心法宝”。对于想要入门大模型的小白和程序员来说,现在就是最好的学习时机。
最后
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!
技术的稀缺性,才是你「值钱」的关键!
具备AI能力的程序员,比传统开发高出不止一截!有的人早就转行AI方向,拿到百万年薪!👇🏻👇🏻
是不是也想抓住这次风口,但卡在 “入门无门”?
- 小白:想学大模型,却分不清 LLM、微调、部署,不知道从哪下手?
- 传统程序员:想转型,担心基础不够,找不到适配的学习路径?
- 求职党:备考大厂 AI 岗,资料零散杂乱,面试真题刷不完?
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部分资料展示
一、 AI大模型学习路线图,厘清要学哪些
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始,按照什么顺序学习,以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛,没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫,不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。
L1级别:大模型核心原理与Prompt
L1阶段:将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。
L2级别:RAG应用开发工程
L2阶段:将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目,提升RAG应用开发能力。
目标与收益:掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。
L3级别:Agent应用架构进阶实践
L3阶段:将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。
目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。
L4级别:模型微调与私有化大模型
L4级别:将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。
目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。
二、 全套AI大模型应用开发视频教程
从入门到进阶这里都有,跟着老师学习事半功倍。
三、 大模型学习书籍&文档
收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作,搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书,帮你夯实理论基础。
四、AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告,针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估,以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用,以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
五、大模型大厂面试真题
整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题,涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度,每道题都配有详细解析和答题思路,帮你针对性提升面试竞争力。
六、大模型项目实战&配套源码
学以致用,在项目实战中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
适用人群
第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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