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文章解析了AI工程师两大方向：传统算法工程师专注于模型研发，需要深厚数学基础；大模型应用开发工程师则负责将现有模型应用到业务场景。对于零基础转行者，文章推荐选择大模型应用开发，因其入门门槛低，市场需求大，薪资高（最高60万年薪），能更快实现技术落地变现。

聊到AI工程师，很多人可能会觉得都是写代码、搞模型的“技术大佬”，但其实这里面分两大“门派”：传统算法工程师和AI大模型应用开发工程师。

简单说，一个主打“让模型变聪明”，一个专攻“让聪明的模型有用”，俩人搭档起来才凑齐了AI从实验室到生活的“全链路通关”，缺一不可。

什么是传统算法工程师？

先说说传统算法工程师，这波人堪称AI圈的基建狂魔。

他们不怎么依赖现在火得一塌糊涂的大模型，核心技能点全点在数学和编程上，主打一个用逻辑解决真问题。

比如咱们刷电商APP时，商品能精准推到你心坎里；快递小哥送货永远走最优路线，不用绕远路耽误时间；甚至手机拍的照片能自动美颜修图，这些背后都有他们的功劳。

跟大模型靠海量数据“喂饭”不一样，传统算法工程师走的是“精兵路线”。

他们会先吃透具体需求，比如“怎么让排序速度快十倍”“怎么让导航绕开所有拥堵点”，然后靠微积分、概率论这些“硬通货”设计算法，再用代码实现、反复优化。

打个比方，就像给电脑量身定制一套解题秘籍，不用教它一万道题，而是直接告诉它解题的万能公式，效率拉满。

什么是AI大模型应用开发工程师？

再看AI大模型应用开发工程师，这波人是妥妥的场景魔术师。

他们不搞从零到一的模型训练——毕竟训练个大模型动辄要花上亿的成本，还得有超算加持，一般人玩不起。

他们的操作是拿来主义，把现成的大模型当成万能工具箱，专治各种业务落地难的毛病。

比如公司要做个智能客服，不用自己训模型，他们直接调用大模型接口，再根据业务场景调优，让客服能听懂行业黑话，还能准确转接人工；

想做个文案生成器，他们就给大模型设定好风格模板，让它既能写正经的产品介绍，也能编接地气的短视频脚本。

说白了，他们就是大模型和实际业务之间的翻译官，把模型的聪明才智转化成能直接用的产品。

二者的区别

这俩“门派”的核心区别，总结起来就是“造”和“用”的区别。

传统算法工程师是“造物主”心态，主打从0到1搞研发，追求的是模型性能的极致。

比如排序要更快、识别要更准，哪怕提升1%的准确率都得熬夜肝。

技能树上全是数学建模、算法优化这些硬核技能，没个硕士学历加几年深耕还真拿不下来。

而大模型应用开发工程师是实干家路线，核心是适配和落地。

他们不用深扒算法原理，就像你用手机不用懂芯片构造一样，重点是知道怎么把大模型的能力套进业务场景里。

比如老板说“要做个智能质检系统”，他们立马就能想明白该调用哪个模型、怎么搭接口、怎么和现有系统对接，让模型快速“上岗干活”。

技能点更偏向业务理解、工程部署，沟通能力甚至比纯技术能力还重要。

零基础转行选谁？

这时候肯定有小伙伴问了：我想转行做AI，选哪个更靠谱？答案必须是大模型应用开发工程师。

首先是入门门槛友好太多。

传统算法工程师堪称卷王聚集地，没点数学天赋加多年积累，连面试的门都摸不着。

而大模型应用开发不用死磕高深数学公式，只要懂点编程基础，熟悉几个主流大模型的接口用法，再学点部署知识就能入门。

更关键的是需求大到离谱。

现在几乎所有行业都想沾大模型的光，银行要智能风控、教育要个性化辅导、甚至餐馆都要智能点餐系统，但能把大模型落地的人才却少得可怜。

需求量的增大，使得各企业以高薪来吸引人才，据猎聘最新再招岗位显示，大模型应用开发岗位的最高年薪可达60w。

图片来源网络，侵删

当然了，这并不是说传统算法工程师不重要，没有他们打下的算法基础，大模型也成不了万能工具箱。

但对普通人来说，想踩上AI的风口，大模型应用开发工程师绝对是更稳的选择——毕竟能快速落地变现的技术，才是真的“香到不行”。

不管是“造模型”还是“用模型”，能解决实际问题的，都是好工程师！

大模型未来如何发展？普通人能从中受益吗？

在科技日新月异的今天，大模型已经展现出了令人瞩目的能力，从编写代码到医疗诊断，再到自动驾驶，它们的应用领域日益广泛。那么，未来大模型将如何发展？普通人又能从中获得哪些益处呢？

通用人工智能（AGI）的曙光：未来，我们可能会见证通用人工智能（AGI）的出现，这是一种能够像人类一样思考的超级模型。它们有可能帮助人类解决气候变化、癌症等全球性难题。这样的发展将极大地推动科技进步，改善人类生活。

个人专属大模型的崛起：想象一下，未来的某一天，每个人的手机里都可能拥有一个私人AI助手。这个助手了解你的喜好，记得你的日程，甚至能模仿你的语气写邮件、回微信。这样的个性化服务将使我们的生活变得更加便捷。

脑机接口与大模型的融合：脑机接口技术的发展，使得大模型与人类的思维直接连接成为可能。未来，你可能只需戴上头盔，心中想到写一篇工作总结”，大模型就能将文字直接投影到屏幕上，实现真正的心想事成。

大模型的多领域应用：大模型就像一个超级智能的多面手，在各个领域都展现出了巨大的潜力和价值。随着技术的不断发展，相信未来大模型还会给我们带来更多的惊喜。赶紧把这篇文章分享给身边的朋友，一起感受大模型的魅力吧！

那么，如何学习AI大模型？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，帮助他们得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑。因此，我坚持整理和分享各种AI大模型资料，包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频。

学习阶段包括：

1.大模型系统设计
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。包括模型架构、训练过程、优化策略等，让读者对大模型有一个全面的认识。

2.大模型提示词工程
通过大模型提示词工程，从Prompts角度入手，更好发挥模型的作用。包括提示词的构造、优化、应用等，让读者学会如何更好地利用大模型。

3.大模型平台应用开发
借助阿里云PAI平台，构建电商领域虚拟试衣系统。从需求分析、方案设计、到具体实现，详细讲解如何利用大模型构建实际应用。

4.大模型知识库应用开发
以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统。包括知识库的构建、问答系统的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建智能问答系统。

5.大模型微调开发
借助以大健康、新零售、新媒体领域，构建适合当前领域的大模型。包括微调的方法、技巧、到实际应用，让读者学会如何针对特定领域进行大模型的微调。

6.SD多模态大模型
以SD多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。从模型选择、到小程序的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建多模态应用。

7.大模型平台应用与开发
通过星火大模型、文心大模型等成熟大模型，构建大模型行业应用。包括行业需求分析、方案设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建行业应用。

学成之后的收获👈

•全栈工程实现能力：通过学习，你将掌握从前端到后端，从产品经理到设计，再到数据分析等一系列技能，实现全方位的技术提升。

•解决实际项目需求：在大数据时代，企业和机构面临海量数据处理的需求。掌握大模型应用开发技能，将使你能够更准确地分析数据，更有效地做出决策，更好地应对各种实际项目挑战。

•AI应用开发实战技能：你将学习如何基于大模型和企业数据开发AI应用，包括理论掌握、GPU算力运用、硬件知识、LangChain开发框架应用，以及项目实战经验。此外，你还将学会如何进行Fine-tuning垂直训练大模型，包括数据准备、数据蒸馏和大模型部署等一站式技能。

•提升编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握将提升你的编码能力和分析能力，使你能够编写更高质量的代码。

学习资源📚

1. AI大模型学习路线图：为你提供清晰的学习路径，助你系统地掌握AI大模型知识。
2. 100套AI大模型商业化落地方案：学习如何将AI大模型技术应用于实际商业场景，实现技术的商业化价值。
3. 100集大模型视频教程：通过视频教程，你将更直观地学习大模型的技术细节和应用方法。
4. 200本大模型PDF书籍：丰富的书籍资源，供你深入阅读和研究，拓宽你的知识视野。
5. LLM面试题合集：准备面试，了解大模型领域的常见问题，提升你的面试通过率。
6. AI产品经理资源合集：为你提供AI产品经理的实用资源，帮助你更好地管理和推广AI产品。

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