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我天,Java 已沦为老二。。

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2026开年,AI技术打得火热,正在改变程序员的职业命运:

阿里云核心业务全部接入Agent体系; 字节跳动30%后端岗位要求大模型开发能力; 腾讯、京东、百度开放招聘技术岗,80%与AI相关……

大模型正在重构技术开发范式,传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代!

最残忍的是,业务面临转型,领导要求用RAG优化知识库检索,你不会;带AI团队,微调大模型要准备多少数据,你不懂;想转型大模型应用开发工程师等相关岗,没项目实操经验……这不是技术焦虑,而是职业生存危机!

曾经热门的开发框架、大数据工具等,已不再是就业的金钥匙。如果认为会调用API就是懂大模型、能进行二次开发,那就大错特错了。制造、医疗、金融等各行业都在加速AI应用落地,未来企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的技术人。

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!


不出1年 “有AI项目开发经验”或将成为技术人投递简历的门槛。

风口之下,与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰,不如先人一步,掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验,“顺风”翻盘!

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AI大模型-重塑技术人核心竞争力

学习目标

掌握AI大模型技术,开启高薪之路

直播内容


  • 大模型应用开发的职业前景、未来方向,开发者如何抓住机遇?

  • 大模型应用的典型业务场景、技术架构、知识体系;

  • AI大模型技术实战—— Transformer 架构的 核心原理、应用 Fine-tuning 技术,精准微调AI大模型,内部揭秘知乎直答底层原理;


直播方式

2天直播+大佬互动答疑!

抢先入局,成为自己职业的“领跑者”

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2节直播课,为你展示如何利用RAG、Fine-tuning的技术来改善大语言模型的使用!解析大模型底层原理,和技术架构!剖析AI技术的应用场景,用实战经验落地AI技术。

从GPT到最火的开源模型,让你从容面对AI技术革新!

你会看到,一个个人开发者可以以怎样的力量撬动AI原生应用的全栈开发!


  • Agent:是衡量大语言模型“从量变到质变”的关键,是针对特定场景的AI解决方案。在不少互联网厂商内部,智能客服都是他们最先尝试的企业级Agent项目。

  • RAG:主要应用在那些需要不断更新知识的密集场景或特定领域,它最大的优势就是不需要 针对特定任务重新训练大语言模型。

  • Function Call:是指运行一段具有特定功能的代码块的行为,以增强其处理能力,实现更复杂的任务,使大模型能够集成外部工具和资源,提升交互性和实用性。



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