2025開年,AI技術打得火熱,正在改變程序員的職業命運:
阿里云核心業務全部接入Agent體系; 字節跳動30%后端崗位要求大模型開發能力; 騰訊、京東、百度開放招聘技術崗,80%與AI相關……
大模型正在重構技術開發范式,傳統CRUD開發模式正在被AI原生應用取代!
最殘忍的是,業務面臨轉型,領導要求用RAG優化知識庫檢索,你不會;帶AI團隊,微調大模型要準備多少數據,你不懂;想轉型大模型應用開發工程師等相關崗,沒項目實操經驗……這不是技術焦慮,而是職業生存危機!
曾經熱門的開發框架、大數據工具等,已不再是就業的金鑰匙。如果認為會調用API就是懂大模型、能進行二次開發,那就大錯特錯了。制造、醫療、金融等各行業都在加速AI應用落地,未來企業更看重能用AI大模型技術重構業務流的技術人。
如今技術圈降薪裁員頻頻爆發,傳統崗位大批縮水,相反AI相關技術崗瘋狂擴招,薪資逆勢上漲150%,大廠老板們甚至開出70-100W年薪,挖掘AI大模型人才!
不出1年 “有AI項目開發經驗”或將成為技術人投遞簡歷的門檻。
風口之下,與其像“溫水煮青蛙”一樣坐等被行業淘汰,不如先人一步,掌握AI大模型原理+應用技術+項目實操經驗,“順風”翻盤!
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AI大模型-重塑技術人核心競爭力
學習目標
掌握AI大模型技術,開啟高薪之路
直播內容
大模型應用開發的職業前景、未來方向,開發者如何抓住機遇?
大模型應用的典型業務場景、技術架構、知識體系;
AI大模型技術實戰—— Transformer 架構的 核心原理、應用 Fine-tuning 技術,精準微調AI大模型,內部揭秘知乎直答底層原理;
直播方式
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畢竟AI 時代,誰先開始,誰就能搶占先機!
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大模型能真正解決什么問題?各行業有怎樣的落地場景?
2節直播課,為你展示如何利用RAG、Fine-tuning的技術來改善大語言模型的使用!解析大模型底層原理,和技術架構!剖析AI技術的應用場景,用實戰經驗落地AI技術。
從GPT到最火的開源模型,讓你從容面對AI技術革新!
你會看到,一個個人開發者可以以怎樣的力量撬動AI原生應用的全棧開發!
Agent:是衡量大語言模型“從量變到質變”的關鍵,是針對特定場景的AI解決方案。在不少互聯網廠商內部,智能客服都是他們最先嘗試的企業級Agent項目。
RAG:主要應用在那些需要不斷更新知識的密集場景或特定領域,它最大的優勢就是不需要 針對特定任務重新訓練大語言模型。
Function Call:是指運行一段具有特定功能的代碼塊的行為,以增強其處理能力,實現更復雜的任務,使大模型能夠集成外部工具和資源,提升交互性和實用性。
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