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前阵子刷到个程序员求助帖，核心纠结点特别真实：两个高薪大厂offer怎么选？一边是高德扫街的大模型应用开发Java岗，另一边是另一家大厂的常规岗位，薪资福利旗鼓相当，网友迟迟拿不定主意。

当时不少博主都给出了建议，其中高赞观点直接力推高德扫街的大模型应用开发岗，理由其实很戳程序员的核心需求，总结下来就两点：

① 经济层面不踩坑：薪资给到位、福利拉满，这是选择一份工作最基础也最核心的保障，没有理由放弃这样的机会；

② 职业价值有增量：高德扫街是阿里系高德地图的核心业务板块，目前正处于业务增长期，公司愿意在这类盈利性业务上堆资源、抢人才。对程序员来说，既能跟着核心项目沉淀大模型应用开发的实战经验，还能获得充足的资源支持，加上大厂背书，相当于“赚钱+镀金”双丰收。

其实不止这一个案例，最近刷到的另一个帖子更让人直观感受到AI大模型应用开发的火爆：有网友分享，28天内面试了33家企业，最终拿到4个50K+的AI大模型应用开发offer！

这两个案例其实已经把Java程序员2026年的新方向说透了：直接冲AI大模型应用开发就对了！

相信很多Java程序员都听过“Java不行了”的言论，尤其是近两年，随着技术迭代加速，传统Java后端开发的市场确实有所萎缩，薪资天花板也显得有些触手可及，导致不少人质疑Java是否还值得入行。

但大家忽略了一个关键事实：进入AI时代后，无论是大厂还是央国企，很多核心产品和项目的底层框架依然是Java。这些企业想要快速落地大模型应用、跟上AI浪潮，必然需要熟悉Java技术栈的开发者来承接相关开发工作——这也让Java+AI大模型应用开发成为了新的职场风口。

就像这些大厂的AI大模型落地项目，都明确需要Java技术栈的开发者，这也是目前市场上的核心招聘需求点，分享给大家参考：

✅ 高德扫街榜：从高德地图移动架构核心团队的招聘信息能看出，明确要求开发者精通Java语言，并且需要参与扫街榜等关键业务的优化迭代，核心就是围绕大模型在地图场景的应用落地；

✅ 小红书点点：小红书后端的核心技术栈就是Java，而点点是基于珠玑大模型开发的核心产品，底层技术架构自然会沿用Java体系。加上小红书的海量用户数据和高并发请求场景，Java的高效、稳定特性刚好能匹配需求，相关开发岗位缺口很大；

✅ 腾讯混元Turbo：腾讯混元Turbo明确支持Java语言开发，开发者可以直接下载腾讯云提供的Java SDK，或者通过HTTP请求快速接入开发，目前腾讯云相关的大模型应用开发岗位也在大量招聘Java开发者；

✅ 百度地图LD-VLG：百度地图Android SDK原生支持Java语言，像地图展示、路径规划等基础功能都能通过Java开发实现。而LD-VLG作为百度地图的多模态地图生成大模型，其在Android平台的应用落地，必然离不开Java技术栈的支撑。

不过风口之下也有选择难题：现在不仅大厂纷纷成立AI部门，市场上还涌现出大量AI初创公司，机会多了反而容易纠结——怕选到风口上只烧钱不盈利的公司，又怕选到技术强但没实际落地场景的团队，白白浪费时间。

这里给打算切入AI大模型应用开发的Java程序员整理了4个选企判断标准，帮你避开坑位：

① 求稳+求提升：优先选大厂AI部门。大厂不仅资源雄厚，技术沉淀深，而且大模型应用的落地场景更成熟，能快速积累核心经验，后续职业背书也更有分量；

② 看业务真实性：核心判断业务是否能解决用户实际痛点，有没有明确的盈利逻辑。尤其是初创公司，“能赚钱、能活下来”是关键，避免加入只靠讲故事融资的团队；

③ 看技术深度：重点了解团队在大模型应用落地中的技术沉淀，比如是否有自研的适配框架、是否涉及模型微调与部署优化等，这直接决定你的技术成长空间；

④ 关注软性条件：薪资福利之外，团队氛围、领导风格也很重要，毕竟AI项目多是协作开发，良好的工作环境能提升效率。

最后再总结下：2026年的Java职场，“Java+AI大模型应用”已经成为明确的高薪赛道。对小白来说，这是切入Java行业的优质方向；对在职程序员来说，这是突破职业瓶颈的关键转型路径。抓住这个风口，才能在技术迭代中站稳脚跟～

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的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免费分享出来。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、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。

4、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。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

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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