核心内容摘要
电气simulink仿真模型 PMSM永磁同步电机MTPA、id=0控制、直接转矩控制、最小损...
文章分析了大模型领域的两类岗位算法工程师门槛极高需顶尖学术背景应用工程师要求相对较低但仍需业务或技术壁垒。
建议已有电商等业务和技术基础的程序员不必贸然转行可先业余时间探索确认兴趣和能力后再决定。
同时提供了大模型学习路线和资源包帮助读者系统入门大模型应用开发。
大模型算是当之无愧最火的一个方向了算是新时代的风口。
有小伙伴觉得既然是新领域、新方向那么人才需求肯定比较大相应的人才缺乏竞争也会更少那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢是不是更好就业呢是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢在我的职场陪跑星球里也有一位同学提出了类似问题分享一下我的看法希望给想要在大模型领域发展或者转行去做大模型的同学一些参考和建议。
问985 硕士毕业大厂背景 工作 45 年 当下环境对于换赛道为大模型这种技术壁垒 还是 深耕电商业务争哥有什么建议么答争哥回答我们先来分析一下大模型这个领域。
实际上大模型开发也分为两类一类是算法工程师另一个类是应用工程师。
算法工程师就是研究大模型算法应用工程师是基于大模型做一些上层应用的开发。
当然后面这类也需要对大模型有或多或少的了解毕竟你做普通业务开发还得了解MySQL、Kafka、Redis等底层实现一样。
对于第一类算法工程师要求就高了不是说你想转行去做就能做得了的。
竞争门槛极其高起码得是个985/211硕士毕业吧知名期刊发表过相关论文有扎实的机器学习、人工智能的理论功底。
如果还要考虑要不要转行去做的建议你早点放弃吧。
因为真的适合去做的根本就不需要犹豫。
对于第二类应用工程师要求相对就低很多了。
我们在[「程序员职场生存指南」]里详细讲到过选择深耕的方向比较好的有两类一类是有技术壁垒一类是有业务壁垒。
像刚刚提到的大模型算法算是有技术壁垒而大模型应用就算是有业务壁垒的方向他跟电商、物流、财务以及其他大型2B系统一样业务较复杂。
对于毕业五年以上的人如果想要进入这些业务行业就要比深耕这些行业多年的候选人更没有优势毕竟HR在筛选候选人的时候还是倾向于选择业务匹配的候选人特别是一些中高端的职位。
如果你现在的方向没有技术壁垒也没有业务壁垒那么有业务壁垒的大模型方向算是一个不错的选择。
但是不要总是看着别人碗里的饭香别人的老婆更好因为这种情况太常见了。
今天的热门也有可能会两三年后的天坑就像当年的IOS、Android开发一样没有那么多需求了。
谁知道呢球友现在在大厂做电商开发也算是有业务、有技术的方向没必要换赛道去做大模型。
自废武功从新开始这不是傻吗除非自己对大模型情有独钟那另当别论。
即便如此也要看看这种热情是不是一瞬间的因为很多东西都是因为不懂有新鲜感才觉得好。
深入进去未必有你想得好。
建议可以先利用自己的业余时间研究研究试试感觉弄了半年还觉得很不错适合自己并且自己有优势再转也来得及。
你觉得呢大模型会是未来的天坑吗如何系统的学习大模型 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。
一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】
大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍
大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段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-
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
% 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。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】