文章通过对比不同行业薪资涨幅，指出程序员，尤其是AI领域程序员的高薪潜力。强调选对赛道的重要性，并指出AI人才缺口大，企业需求多，为普通人提供了抓住机遇的良机。
先问大家几个问题：你现在工龄几年？涨薪了几次？薪资涨幅多少？
每次聊到“钱”这个话题，评论区就特别热闹，这次也是。
一位前蚂蚁员工在某社交平台分享了自己工作6年的薪资变化：从2020年的月薪11k，涨到现在的43k，涨幅高达291%。
截图来源脉脉，如侵删
一条帖子下去，底下全是“我也来一个”的接龙。有人从2018年的8k涨到2026年的62k，有人从2018年的14k涨到如今的80k……
截图来源脉脉，如侵删
看到他们的涨薪史，很多人都在问，凭什么？
起薪破万，涨薪像坐火箭
他们做对了什么？
很多人的回答是：跳槽。不否认有跳槽的加持，但更认为，跳槽只是手段，选对赛道才是薪资高的根本。因为在一个薪资天花板都破不了万的行业里，你跳来跳去，顶多是从八千跳到九千。
真正的差距，是赛道本身拉开的。那现在，什么赛道最值钱？
程序员当仁不让！据国家统计局数据，信息传输、软件和信息技术服务业年平均薪资248752元，全行业第一，并且已经连续霸榜10年。
数据来源国家统计局，黑马制图
同样是6年职场生涯：
👉传统行业：3k→7k，六年看似翻了一倍多，其实还没到别人的起薪。
👉IT/AI赛道：11k→43k，六年翻了近三倍，从“够花”到“能存”，完全是两种人生。
赛道不同带来的薪资差距，从来不是一年拉开的，而是每一年都在拉大。换句话说，如果你想拿高薪，成为一名合格的程序员，目前就是最稳的那条路。
但也有人说：他们不过是赶上了互联网的红利期，现在进场，晚了。
真是这样吗？恰恰相反，现在做开发，起薪更高、涨薪更快，因为AI来了！AI在之前互联网的风口上，又打开了一扇更大的门。
据统计，我国AI相关人才的缺口已达500w，懂AI的程序员普遍比传统开发高40%的薪资。现在抓住AI机遇=轻松实现高薪就业。
很多人一听到AI，就觉得是高学历、高智力人群的专属赛道，其实不然。目前还处在AI赛道发展初期，人才缺口大，企业需求多，为了招聘到满足需求的人才，企业对学历、年龄等的要求都已放宽。现在就是普通人能抓住AI机遇的最好时机！
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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为什么要学习大模型？
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
大模型入门到实战全套学习大礼包
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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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