当前,人工智能的势头强劲,它不仅在制造业中崭露头角,也在医疗保健、金融业以及教育等多个领域深度融入,AI已经渗透到了各个行业。
无人驾驶汽车,可能影响网约车和出租车;
京津线无人货运,未来可能挑战货运司机;
手机无人工厂,预示传统工人转型;
精准农业赋能,AI实时监测生长情况;
…
AI技术的广泛应用,既大大便利了我们的日常生活,又释放了生产力的巨大潜力。但同时,这种技术进步也给传统职业带来了挑战,很多岗位逐渐受到冲击。随着人工智能的迅速兴起,一场悄无声息的AI变革已经来临!
1、大厂140万美元高薪挖人
最近有传字节开出140万美元年薪,从 OpenAI 团队挖人。

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大模型的热潮席卷整个互联网行业,巨头们纷纷下场押注,毫无疑问,他们绝对不会错过这个风口。
国内众多大厂早已纷纷布局,文心一言、GPT-4、讯飞星火、豆包、通义千问、混元、盘古、GLM、还有像李开复、王小川这样的科技大佬也都纷纷布局AI赛道。
他们深知,掌握AI大型模型技术将是决定未来的核心,而吸引和保留顶尖人才则是掌握这些技术的核心所在。为了在大型模型市场的竞争中拔得头筹,公司为了得到顶尖人才,开出了百万年薪!
2、抢跑大模型赛道,实现弯道超车
选择大于努力,选择有更大发展潜力的新兴行业,只有积极紧跟大模型技术的发展,才能在激烈的竞争中脱颖而出,把握先机,这一点对企业和个人都同样适用。
目前,大模型技术正逐步迁移到终端设备,AI技术将在手机、电脑、汽车、耳机等终端上发挥作用。手机端侧大模型应用会有两种趋势:一是操作系统级的手机AI助手,用户无需打开应用,仅通过语音就能完成点餐、查询天气、叫车、购物等操作;二是应用程序内置的AI助手,增强现有应用的AI语音交互和智能化功能。

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看到这些薪酬数字,是不是很吸引人?技术革新总是伴随着新的机会,每一轮技术进步都会让一部分人抓住红利的机会。
3、我能学大模型吗
大家普遍存在一个误区,觉得AI大模型遥不可及,只有名校毕业或者数学特别好的人才能找到机会,然而事实并非如此。大模型的架构其实比较简单通过Langchain这样的框架,搭建大模型并不复杂。AI大模型广泛使用的RAG(检索增强生成)和多Agent技术,其门槛并非高不可攀。
只要有编程基础,就能学习并搭建大模型,许多中小企业甚至个人都在打造自己的模型。重点在于如何选择和处理数据,以及如何训练模型。因此,许多相关职位并不要求有深奥的数学基础,非名校出身的人同样有机会在大模型领域占有一席之地。
普通人如何抓住AI大模型的风口?
为什么要学习大模型?
在DeepSeek大模型热潮带动下,“人工智能+”赋能各产业升级提速。随着人工智能技术加速渗透产业,AI人才争夺战正进入白热化阶段。如今近**60%的高科技企业已将AI人才纳入核心招聘目标,**其创新驱动发展的特性决定了对AI人才的刚性需求,远超金融(40.1%)和专业服务业(26.7%)。餐饮/酒店/旅游业核心岗位以人工服务为主,多数企业更倾向于维持现有服务模式,对AI人才吸纳能力相对有限。

这些数字背后,是产业对AI能力的迫切渴求:互联网企业用大模型优化推荐算法,制造业靠AI提升生产效率,医疗行业借助大模型辅助诊断……而餐饮、酒店等以人工服务为核心的领域,因业务特性更依赖线下体验,对AI人才的吸纳能力相对有限。显然,AI技能已成为职场“加分项”乃至“必需品”,越早掌握,越能占据职业竞争的主动权
随着AI大模型技术的迅速发展,相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业:

人工智能大潮已来,不加入就可能被淘汰。如果你是技术人,尤其是互联网从业者,现在就开始学习AI大模型技术,真的是给你的人生一个重要建议!
如果你真的想学习大模型,请不要去网上找那些零零碎碎的教程,真的很难学懂!你可以根据我这个学习路线和系统资料,制定一套学习计划,只要你肯花时间沉下心去学习,它们一定能帮到你!
大模型全套学习资料领取
这里我整理了一份AI大模型入门到进阶全套学习包,包含学习路线+实战案例+视频+书籍PDF+面试题+DeepSeek部署包和技巧,需要的小伙伴文在下方免费领取哦,真诚无偿分享!!!
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部分资料展示
一、 AI大模型学习路线图
这份路线图以“阶段性目标+重点突破方向”为核心,从基础认知(AI大模型核心概念)到技能进阶(模型应用开发),再到实战落地(行业解决方案),每一步都标注了学习周期和核心资源,帮你清晰规划成长路径。

二、 全套AI大模型应用开发视频教程
从入门到进阶这里都有,跟着老师学习事半功倍。

三、 大模型学习书籍&文档
收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作,搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书,帮你夯实理论基础。

四、大模型大厂面试真题
整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题,涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度,每道题都配有详细解析和答题思路,帮你针对性提升面试竞争力。

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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