news 2026/1/21 17:27:11

收藏!AI会取代程序员?真相是:不会用大模型的才会被淘汰

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张小明

前端开发工程师

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收藏!AI会取代程序员?真相是:不会用大模型的才会被淘汰

“AI会不会抢走我的程序员工作?”

这大概是当下每一位技术人睡前都可能闪过的疑问。尤其是在技术迭代日新月异的IT圈,当你亲眼看到AI能自动生成规范代码、精准定位隐藏Bug、甚至辅助完成架构设计初稿时,难免会陷入深深的焦虑:自己多年深耕积累的技术经验,难道真的要被AI轻松碾压?

但拨开焦虑的迷雾,答案其实早已清晰:被淘汰的从来不是程序员这个职业,而是“不会驾驭AI做开发”的程序员

与其纠结“AI会不会抢饭碗”,不如主动把它打造成自己的“开发利器”——毕竟在AI时代,能熟练指挥大模型提升开发效率的开发者,才是职场上的香饽饽

更现实的是薪资吸引力:现在各大招聘平台上,大模型相关岗位的薪资普遍比传统开发岗位高出30%-50%,妥妥的“高薪赛道”,成为很多技术人职业升级的首选方向。

小白/程序员如何系统学习大模型LLM?

作为在一线互联网企业深耕十余年的技术老兵,我经常收到小白和程序员朋友的提问:“零基础怎么入门大模型?”“自学没有方向怎么办?”“实战项目怎么找?”等问题。难以高效入门。

这里为了帮助大家少走弯路,我整理了一套全网最全最细的大模型零基础教程。涵盖入门思维导图、经典书籍手册、实战视频教程、项目源码等核心内容。免费分享给需要的朋友!

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1、我们为什么要学大模型?

很多开发者会问:大模型值得花时间学吗?答案是肯定的——学大模型不是跟风追热点,而是抓住数字经济时代的核心机遇,其背后是明确的行业需求和实打实的个人优势:

第一,行业刚需驱动,并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎,互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它,掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。

第二,人才缺口巨大,职业机会稀缺。2023年我国大模型人才缺口超百万,2025年预计达400万,具备相关能力的开发者岗位多、薪资高,是职场核心竞争力。

第三,技术赋能增效,提升个人价值。大模型可大幅提升开发效率,还能拓展职业边界,让开发者从“写代码”升级为“AI解决方案设计者”,对接更高价值业务。

对于开发者而言,现在入门大模型,不仅能搭上行业发展的快车,还能为自己的职业发展增添核心竞争力——无论是互联网大厂的AI相关岗位,还是传统行业的AI转型需求,都在争抢具备大模型技术能力的人才。

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!

2、大模型入门到实战全套学习大礼包分享

最后再跟大家说几句:只要你是真心想系统学习AI大模型技术,这份我耗时许久精心整理的学习资料,愿意无偿分享给每一位志同道合的朋友。

在当前这个人工智能高速发展的时代,AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长,真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料,能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

部分资料展示

2.1、 AI大模型学习路线图,厘清要学哪些

对于刚接触AI大模型的小白来说,最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”,没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境,甚至中途放弃。

为了解决这个痛点,我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段,从最基础的入门认知,到核心理论夯实,再到实战项目演练,最后到进阶优化与落地,每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务,带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容,大家可以先收藏起来,跟着路线逐步推进。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段:将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别:RAG应用开发工程

L2阶段:将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目,提升RAG应用开发能力。

目标与收益:掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别:Agent应用架构进阶实践

L3阶段:将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别:将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

2.2、 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。

2.3、 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。

2.4、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告,针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估,以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用,以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

2.5、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。

【大厂 AI 岗位面经分享(107 道)】

【AI 大模型面试真题(102 道)】

【LLMs 面试真题(97 道)】

2.6、大模型项目实战&配套源码

学以致用,在项目实战中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

适用人群

四阶段学习规划(共90天,可落地执行)
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

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3、这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理,现任上海殷泊信息科技CEO,其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证,服务航天科工、国家电网等1000+企业,以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇,获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目,无论你是小白还是有些技术基础的技术人员,这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇,转行大模型岗位。

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

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