真惨！年后上班报到，下午就失业，第一批DeepSeek受害者已出现！

AI时代，职业将迎来怎样的挑战与机遇？DeepSeek的诞生不仅在人工智能领域掀起了波澜，也让我们每个人都开始思考，AI将如何改变我们的生活、工作和未来的职业路径。

一个充满挑战的问题浮现：在AI的快速发展下，许多职业是否会被取代？我们该如何面对这股即将席卷而来的“浪潮”？

AI的突破性发展，行业未来何去何从？

近年来，随着DeepSeek的发布，人工智能技术取得了令人瞩目的进展，特别是在中国，这款人工智能大语言模型一度超过了ChatGPT的热度，成为全球AI行业的焦点。

然而，在互联网的热议和欢呼声中，现实中却已有不少人因AI的崛起而失去了工作。

想象一下，一个人在大年初十早上刚回到公司，下午就被告知公司解散了。这听起来像是科幻小说中的情节，却真实地发生在了一位网友的身边。

这位网友的朋友所在公司在经历了DeepSeek的冲击后，原本依赖人工的岗位被AI迅速取代，导致公司不得不解散。

而这一切，实际上都源于AI强大的效率和替代性。许多本来需要一周才能完成的工作，如今几分钟就能通过AI完成。

这种情形揭示了AI的“双刃剑”效应：它能提高生产效率、释放更多人力资源，但同时也让很多传统岗位面临被取代的风险。

那么，DeepSeek的出现，将会对哪些行业带来冲击呢？我们又该如何“保住”自己的工作？

哪些行业面临最大冲击？

从DeepSeek的应用场景来看，它不仅是一个对话型AI，还具备高效处理复杂任务的能力，能够解决许多人力无法完成的工作。

这一变革影响最大的行业无疑是那些依赖重复性劳动、基础技能和程序化任务的行业。

根据DeepSeek的分析，金融、医疗、零售、电商、制造业等行业，尤其是一些需要大量数据处理和信息交换的岗位，都会面临较大压力。

例如，在医疗行业，AI已经能够帮助医生提高影像诊断的效率，并减少误诊的几率。在金融行业，AI能够通过快速处理数据和执行交易，代替部分传统的分析师工作。

而在电商、物流、制造等领域，AI也能够通过自动化和智能化操作，大大降低人工成本。

更令人意外的是，就连医生这一高技能要求的岗位，也在某些领域受到了AI的挑战。

影像科的医生已经感受到了AI带来的影响，因为AI在看片时不仅速度快，而且准确率高，减少了误诊的几率。即使是这样高技术门槛的岗位，AI也能够高效替代。

那么，我们这些普通人，又该如何应对即将到来的AI时代呢？我们是不是注定要被淘汰？

积极面对：AI并非只有威胁，亦是机会

面对AI的快速发展，很多人选择了恐慌，认为自己将被“替代”，工作前景堪忧。然而，这种看法未免过于悲观。

AI不仅能够取代一部分工作岗位，还将创造出全新的职业和机会。

就像DeepSeek带来的变化，虽然让一些岗位消失，但也催生了新的需求。那些能够熟练驾驭AI的人，将在新时代中占据优势。

以韩国的一家上市公司为例，创始人计划用AI取代部分岗位，包括裁减法务部和客服部的员工。

然而，他也强调，公司员工数量不会减少，反而会增加，因为AI的加入让公司在其他领域增加了招聘。

这意味着，虽然一些传统岗位将被AI取代，但新的岗位会随之涌现，关键在于我们是否能够抓住这些机会。

此外，随着DeepSeek等AI工具的普及，一些人的职业发展方式也发生了变化。有人开始通过熟练使用AI来创造额外的收入，甚至以此为职业发展方向。

这启示我们，AI不仅是威胁，它同时也是一扇新的大门。如果我们能够适应这一变化，学会与AI共生，将会在新的工作环境中占据一席之地。

如何在AI时代保住自己的工作？

想要在AI时代保住自己的工作，最重要的是主动适应变化，提升自己的技能，尤其是与AI相关的技术。

比如，学习如何使用AI工具提高工作效率，或者掌握一些AI无法替代的软技能。

DeepSeek的广泛应用告诉我们，AI在帮助我们提高效率的同时，也在挑战着我们不断适应新的技能要求。

首先，掌握AI的使用技巧是关键。AI并不是完全无法控制的工具，而是需要我们学会如何利用它来提升个人价值。

比如，掌握数据分析、机器学习等技能，能够让你在与AI的协作中，始终保持竞争力。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

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二、640套LLM大模型报告合集

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三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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