收藏必看AI时代的程序员如何避免能力退化并找到核心竞争力文章探讨了AI对程序员工作的影响指出过度依赖AI可能导致技能退化风险。未来程序员的核心竞争力将不再是编码能力而是系统洞察力、项目管理能力和AI驯服能力。作者提出先规划后代码、“背景信息驱动和增加技能支持三大原则建议将AI视为高能力但缺乏背景的资深新员工”程序员负责架构设计和最终决策从而在AI时代保持职业竞争力。2025 可以说只要是开发者都绕不过 AI 时至今日你说你不用 AI 写代码我是不信的但是直到最近我才发现我似乎已经把 AI 的能力当做自己的能力这种错觉体现在昨天我用 AI 五分钟做出这下方这个动画效果❝不知道有没有人能看出这个动画里的梗。。。。又或者说用了 10分钟复刻了别人写的这个效果代码连接在最后自从有了 AI 之后有问题可以让 AI 解读有需求可以让 AI 分解比如我想做上面那个动画的时候只需要让 AI 先根据我的表述给出数学公式然后根据公式再让 AI 实现和组合代码而这个过程我只需要点一点运行预览下效果符不符合我的要求然后我就觉得自己强的可怕。这种错觉经常让我陷入以为自己“无所不能”在提效的同时心态似乎也在慢慢的走偏比如这段时间以来我通过 AI 复刻和尝试了许多特效虽然偶尔需要我介入修改问题但是大多数时候都是在 Vibe Coding 而看着这些充满想象力的炫酷动画那种自以为是的心理就会被 AI 无限放大。但是现在想来你真的理解过这些动画吗真的有去了解他们的实现原理和实现逻辑吗就算事后看过不是你写的东西过后还有印象吗也让我想起了 Anthropic 在 《How AI Is Transforming Work at Anthropic》 文章里提到过的❝“我以为我喜欢写代码其实我只是喜欢代码跑通的结果”。这也让我开始怀疑我究竟是喜欢写代码还是只是单纯喜欢跑通产品在这个过程中AI 带来的短期能力提升很容易就让人对自己的定位产生误差实际上这个过程有没有发现你的能力可能正在倒退这种职业认同的危机不只是外部开发者有 Claude 内部开发者也有这个焦虑所以未来 AI 对于开发者的影响还可能会带来新的职业价值观的重构所以有人感到迷茫如果写代码这个动作本身不再重要那么以后作为软件工程师的身份认同建立在哪里❝而在这个过程里AI 能显著增加产量并扩展个人可承担任务的范围但同时带来技能退化风险。如今 AI 越来越强已经是时代必然的浪潮而 AI 现在的缺陷也会很快被时代所修复就像 Google 的 Nested Learning 论文介绍的现在大模型的问题在于大模型无法在训练后继续学习因为目前的大模型只有极快且短暂的记忆In-Context Learning和冻结的长期记忆Pre-trained Weights这个问题在于❝当前模型缺乏将“即时对话”转化为“长期参数”的机制也就是它们缺乏中间的频谱那些应该从短期逐渐变为长期的记忆。但是这个问题已经被他们通过全新的 HOPE 架构攻克未来能“吃一堑长一智”的 AI 也许离我们就不远了所以编程能力对于程序员来说未来是一个什么地位这个职业的核心竞争力又在哪里在开发实现过程中 AI 很强但是我们需要清晰的知道AI 的强大的编程能力并不是你的能力而作为程序员你竞争力也不再是熟练掌握某些框架和 API精通某个语言和语法在这些方面人是跑不过机器的就像 《 OpenAI 使用 Codex 在 28 天内构建 Android 版 Sora》 里介绍的❝在使用 GPT-5.1-Codex 之后在短短 28 天内不仅完成了繁重的开发任务还创造了上线 24 小时生成 100 万视频、99.9% 无崩溃率的应用在这个过程里AI 可以 24 小时无间断编写代码和自我修复28 天通过 50 亿 token 完成了正常需要几个月的产品上线。所以从这里可以看到你如果想和 AI 拼编码能力肯定是拼不过的就像 OpenAI 最后总结的未来的开发工程师的能力不再是打字速度或语法 API 记忆而是对系统的深刻洞察力。直到看到 OpenAI 和 Anthropic 等模型公司对于程序员未来的思考时我才明白不能再沉迷于 AI 编程给自己带来的“成就感”因为那是 AI 的能力而不是你的你用 AI 可以做到那别人用 AI 是不是也能做到那你的职业竞争力在哪里❝未来的开发者强的可能不是代码能力而是项目管理和 AI 驯服能力。所以未来程序员的职业能力肯定会发现变化比如 2026 对于开发者来说短期的价值会体现在如何驯服 AI因为现在的 AI 还是一批脱缰的野马他的保证就像是“事前”的承诺各种言之凿凿让你相信它而事后提起裤子出问题了它可半点不认所以如何驯服 AI 同时如何管理和做好大模型善后工程师这将是程序员短期内的职业变化。而如何驯服 AI 其实也很简单那就是不要上来就让 AI 执行需求而是给 AI 规划好需求和规则把 AI 看作是一个“高能力但缺乏背景的资深新员工”而你负责架构设计、用户体验和最终决策而 AI 负责写代码、单元测试和需求落地。因为 AI 的短板在于目前对于需求的理解还不够也不擅长得深层的架构权衡经常为了实现功能而把代码写乱因为它的 Context 有限所以经常都会比较片面去理解项目所以作为程序员你需要做的是先规划后代码先让 AI 理解系统并编写“设计文档”纠偏后再执行背景信息驱动通过各种文件文档为 AI 提供规范和上下文比如各种 rule 和模块描述增加技能支持: 通过各种技能描述让 AI 能力增加比如 CC 可以通过 skills 加载各种插件来辅助能力提升举个例子比如你要用 Flutter 做一个 Wallet App 而任务是开发一个TransactionDetail模块需求是必须遵循 Clean Architecture (Domain - Data - Presentation)数据敏感金额精度Decimal、哈希脱敏显示有严格规范状态管理强制使用riverpod_generatorfreezed那么在 Claude Code 场景首先接下来你需要做的会是一、增加 Skill这里的核心是教 AI“在这个团队里如何标准化地生产一个 Feature”例如创建一个skills/flutter-clean-feature/SKILL.md--- name: flutter-clean-feature description: 能够按 Clean Architecture 标准生成全套 Flutter 功能模块 usage: 当用户想开发新页面或功能模块时使用 --- # 标准工作流 (SOP) AI 在执行此 Skill 时必须严格遵守以下顺序 1. **Phase 1: 领域建模 (Domain First)** - 读取 references/domain_rules.md。 - 优先定义 Entity 和 Repository 接口。 - *Check*: 所有的金额字段必须使用 Decimal 类型禁止使用 double。 2. **Phase 2: 架构脚手架 (Scaffolding)** - 调用 scripts/scaffold_module.py 自动生成文件夹和空文件。 - 路径结构必须是 lib/features/name/{data,domain,presentation}。 3. **Phase 3: 实现与绑定** - 实现 Repository 时必须使用 fpdart 处理 EitherFailure, T。 - UI 层必须使用 AsyncValue 处理加载状态。references/domain_rules.md(知识库)包含团队约定的 Clean Architecture 分层图包含 JSON 解析的通用错误处理模版assets/repo_template.dart(模版)预置了带有Either返回值的 Repository 接口模版scripts/scaffold_module.py(自动化工具)一个 Python 脚本接受模块名参数自动在lib/features/下创建标准的文件夹结构和基础文件解决 AI 有时候懒得创建文件的毛病二、增加上下文信息核心思想就是告诉 AI “这个项目现有的基础设施是什么” 比如项目维护一个CLAUDE.md提供项目级上下文# CryptoWallet Project Context ## 技术栈 - Flutter 3.24 - Riverpod (Annotation mode only) - Dio (已封装在 lib/core/network/dio_client.dart) - UI Kit (所有按钮必须使用 lib/core/widgets/app_button.dart) ## 现有能力 - 格式化工具lib/core/utils/formatters.dart (包含 hash 截断、货币格式化) - 路由GoRouter路由定义在 lib/routes.dart三、先规划后代码 (Plan)可以利用 Claude Code 的交互能力先加载 Skill 进行规划审核无误后再由 Skill 中的 Script 自动执行例如1. 启动与规划❝“使用 skill: flutter-clean-feature我要开发一个 TransactionDetail 模块输入是 txHash需要展示交易金额、时间、发送方和接收方。”❝Claude (加载 Skill): *读取 …/SKILL.md…*读取CLAUDE.md..Claude (输出规划): 根据Clean Feature SOP制定了以下计划Domain: 定义TransactionEntity…Scaffold: 运行脚本创建lib/features/transaction_detail/...目录。Data: 实现 Repo调用 Context 中提到的DioClient。Presentation: 使用riverpod_generator创建 …。请确认是否需要支持“交易状态成功/失败”的枚举2. Review 优化❝User: “需要。另外UI 上金额显示需要调用formatters.dart里的方法不要自己写格式化逻辑。”3. 执行❝Claude: 收到。开始执行。(Claude 内部触发 Skill 中的 Script)Run script: python skills/flutter-clean-feature/scripts/scaffold_module.py transaction_detail❝Terminal Output:✅ Created lib/features/transaction_detail/domain✅ Created lib/features/transaction_detail/data✅ Created lib/features/transaction_detail/presentation*(Claude 继续编写代码)*Claude 根据assets/repo_template.dart填充transaction_repository.dart并根据CLAUDE.md里的规则引入了dio_client.dart。······是不是觉得很繁琐是不是觉得一轮整下来我需求都写完了但是这就是使用 AI 的趋势只有这样才能控制和管理好 AI 的代码不至于让 AI 写出一坨屎山而随着你对工程文档和技能补充的完善你的开发速度就会越来越快AI 也能像是你多年的老哥们一样懂你需求比如 ❝CLAUDE.md确保了 AI 不会引入http库因为它知道有Dio也不会手写丑陋的按钮因为它知道有AppButton它理解了项目的现状知道有什么技能可用然后通过规划很你完成确认这些写出来的代码和项目才是可持续维护的。最后这一年里我出了用 AI 写代码之外也开始尝试用 AI 去解决和尝试代码之外的事情因为 AI 所以我敢于尝试一些以前不敢接触的领域因为过程学习成本太高而现在 AI 提供了另外一种思路❝我不需要真的懂我只需要让 AI 去做就好了而我只需要提供想法和验证结果。2025 即将结束而 2026 也会如期而至而 AI 的浪潮从未停歇愿你我都能在新的浪潮下找到自己的位置~代码年里我出了用 AI 写代码之外也开始尝试用 AI 去解决和尝试代码之外的事情因为 AI 所以我敢于尝试一些以前不敢接触的领域因为过程学习成本太高而现在 AI 提供了另外一种思路❝我不需要真的懂我只需要让 AI 去做就好了而我只需要提供想法和验证结果。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。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。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。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】 2026年终醒悟，AI让我误以为自己很强，我思考了未来
收藏必看AI时代的程序员如何避免能力退化并找到核心竞争力文章探讨了AI对程序员工作的影响指出过度依赖AI可能导致技能退化风险。未来程序员的核心竞争力将不再是编码能力而是系统洞察力、项目管理能力和AI驯服能力。作者提出先规划后代码、“背景信息驱动和增加技能支持三大原则建议将AI视为高能力但缺乏背景的资深新员工”程序员负责架构设计和最终决策从而在AI时代保持职业竞争力。2025 可以说只要是开发者都绕不过 AI 时至今日你说你不用 AI 写代码我是不信的但是直到最近我才发现我似乎已经把 AI 的能力当做自己的能力这种错觉体现在昨天我用 AI 五分钟做出这下方这个动画效果❝不知道有没有人能看出这个动画里的梗。。。。又或者说用了 10分钟复刻了别人写的这个效果代码连接在最后自从有了 AI 之后有问题可以让 AI 解读有需求可以让 AI 分解比如我想做上面那个动画的时候只需要让 AI 先根据我的表述给出数学公式然后根据公式再让 AI 实现和组合代码而这个过程我只需要点一点运行预览下效果符不符合我的要求然后我就觉得自己强的可怕。这种错觉经常让我陷入以为自己“无所不能”在提效的同时心态似乎也在慢慢的走偏比如这段时间以来我通过 AI 复刻和尝试了许多特效虽然偶尔需要我介入修改问题但是大多数时候都是在 Vibe Coding 而看着这些充满想象力的炫酷动画那种自以为是的心理就会被 AI 无限放大。但是现在想来你真的理解过这些动画吗真的有去了解他们的实现原理和实现逻辑吗就算事后看过不是你写的东西过后还有印象吗也让我想起了 Anthropic 在 《How AI Is Transforming Work at Anthropic》 文章里提到过的❝“我以为我喜欢写代码其实我只是喜欢代码跑通的结果”。这也让我开始怀疑我究竟是喜欢写代码还是只是单纯喜欢跑通产品在这个过程中AI 带来的短期能力提升很容易就让人对自己的定位产生误差实际上这个过程有没有发现你的能力可能正在倒退这种职业认同的危机不只是外部开发者有 Claude 内部开发者也有这个焦虑所以未来 AI 对于开发者的影响还可能会带来新的职业价值观的重构所以有人感到迷茫如果写代码这个动作本身不再重要那么以后作为软件工程师的身份认同建立在哪里❝而在这个过程里AI 能显著增加产量并扩展个人可承担任务的范围但同时带来技能退化风险。如今 AI 越来越强已经是时代必然的浪潮而 AI 现在的缺陷也会很快被时代所修复就像 Google 的 Nested Learning 论文介绍的现在大模型的问题在于大模型无法在训练后继续学习因为目前的大模型只有极快且短暂的记忆In-Context Learning和冻结的长期记忆Pre-trained Weights这个问题在于❝当前模型缺乏将“即时对话”转化为“长期参数”的机制也就是它们缺乏中间的频谱那些应该从短期逐渐变为长期的记忆。但是这个问题已经被他们通过全新的 HOPE 架构攻克未来能“吃一堑长一智”的 AI 也许离我们就不远了所以编程能力对于程序员来说未来是一个什么地位这个职业的核心竞争力又在哪里在开发实现过程中 AI 很强但是我们需要清晰的知道AI 的强大的编程能力并不是你的能力而作为程序员你竞争力也不再是熟练掌握某些框架和 API精通某个语言和语法在这些方面人是跑不过机器的就像 《 OpenAI 使用 Codex 在 28 天内构建 Android 版 Sora》 里介绍的❝在使用 GPT-5.1-Codex 之后在短短 28 天内不仅完成了繁重的开发任务还创造了上线 24 小时生成 100 万视频、99.9% 无崩溃率的应用在这个过程里AI 可以 24 小时无间断编写代码和自我修复28 天通过 50 亿 token 完成了正常需要几个月的产品上线。所以从这里可以看到你如果想和 AI 拼编码能力肯定是拼不过的就像 OpenAI 最后总结的未来的开发工程师的能力不再是打字速度或语法 API 记忆而是对系统的深刻洞察力。直到看到 OpenAI 和 Anthropic 等模型公司对于程序员未来的思考时我才明白不能再沉迷于 AI 编程给自己带来的“成就感”因为那是 AI 的能力而不是你的你用 AI 可以做到那别人用 AI 是不是也能做到那你的职业竞争力在哪里❝未来的开发者强的可能不是代码能力而是项目管理和 AI 驯服能力。所以未来程序员的职业能力肯定会发现变化比如 2026 对于开发者来说短期的价值会体现在如何驯服 AI因为现在的 AI 还是一批脱缰的野马他的保证就像是“事前”的承诺各种言之凿凿让你相信它而事后提起裤子出问题了它可半点不认所以如何驯服 AI 同时如何管理和做好大模型善后工程师这将是程序员短期内的职业变化。而如何驯服 AI 其实也很简单那就是不要上来就让 AI 执行需求而是给 AI 规划好需求和规则把 AI 看作是一个“高能力但缺乏背景的资深新员工”而你负责架构设计、用户体验和最终决策而 AI 负责写代码、单元测试和需求落地。因为 AI 的短板在于目前对于需求的理解还不够也不擅长得深层的架构权衡经常为了实现功能而把代码写乱因为它的 Context 有限所以经常都会比较片面去理解项目所以作为程序员你需要做的是先规划后代码先让 AI 理解系统并编写“设计文档”纠偏后再执行背景信息驱动通过各种文件文档为 AI 提供规范和上下文比如各种 rule 和模块描述增加技能支持: 通过各种技能描述让 AI 能力增加比如 CC 可以通过 skills 加载各种插件来辅助能力提升举个例子比如你要用 Flutter 做一个 Wallet App 而任务是开发一个TransactionDetail模块需求是必须遵循 Clean Architecture (Domain - Data - Presentation)数据敏感金额精度Decimal、哈希脱敏显示有严格规范状态管理强制使用riverpod_generatorfreezed那么在 Claude Code 场景首先接下来你需要做的会是一、增加 Skill这里的核心是教 AI“在这个团队里如何标准化地生产一个 Feature”例如创建一个skills/flutter-clean-feature/SKILL.md--- name: flutter-clean-feature description: 能够按 Clean Architecture 标准生成全套 Flutter 功能模块 usage: 当用户想开发新页面或功能模块时使用 --- # 标准工作流 (SOP) AI 在执行此 Skill 时必须严格遵守以下顺序 1. **Phase 1: 领域建模 (Domain First)** - 读取 references/domain_rules.md。 - 优先定义 Entity 和 Repository 接口。 - *Check*: 所有的金额字段必须使用 Decimal 类型禁止使用 double。 2. **Phase 2: 架构脚手架 (Scaffolding)** - 调用 scripts/scaffold_module.py 自动生成文件夹和空文件。 - 路径结构必须是 lib/features/name/{data,domain,presentation}。 3. **Phase 3: 实现与绑定** - 实现 Repository 时必须使用 fpdart 处理 EitherFailure, T。 - UI 层必须使用 AsyncValue 处理加载状态。references/domain_rules.md(知识库)包含团队约定的 Clean Architecture 分层图包含 JSON 解析的通用错误处理模版assets/repo_template.dart(模版)预置了带有Either返回值的 Repository 接口模版scripts/scaffold_module.py(自动化工具)一个 Python 脚本接受模块名参数自动在lib/features/下创建标准的文件夹结构和基础文件解决 AI 有时候懒得创建文件的毛病二、增加上下文信息核心思想就是告诉 AI “这个项目现有的基础设施是什么” 比如项目维护一个CLAUDE.md提供项目级上下文# CryptoWallet Project Context ## 技术栈 - Flutter 3.24 - Riverpod (Annotation mode only) - Dio (已封装在 lib/core/network/dio_client.dart) - UI Kit (所有按钮必须使用 lib/core/widgets/app_button.dart) ## 现有能力 - 格式化工具lib/core/utils/formatters.dart (包含 hash 截断、货币格式化) - 路由GoRouter路由定义在 lib/routes.dart三、先规划后代码 (Plan)可以利用 Claude Code 的交互能力先加载 Skill 进行规划审核无误后再由 Skill 中的 Script 自动执行例如1. 启动与规划❝“使用 skill: flutter-clean-feature我要开发一个 TransactionDetail 模块输入是 txHash需要展示交易金额、时间、发送方和接收方。”❝Claude (加载 Skill): *读取 …/SKILL.md…*读取CLAUDE.md..Claude (输出规划): 根据Clean Feature SOP制定了以下计划Domain: 定义TransactionEntity…Scaffold: 运行脚本创建lib/features/transaction_detail/...目录。Data: 实现 Repo调用 Context 中提到的DioClient。Presentation: 使用riverpod_generator创建 …。请确认是否需要支持“交易状态成功/失败”的枚举2. Review 优化❝User: “需要。另外UI 上金额显示需要调用formatters.dart里的方法不要自己写格式化逻辑。”3. 执行❝Claude: 收到。开始执行。(Claude 内部触发 Skill 中的 Script)Run script: python skills/flutter-clean-feature/scripts/scaffold_module.py transaction_detail❝Terminal Output:✅ Created lib/features/transaction_detail/domain✅ Created lib/features/transaction_detail/data✅ Created lib/features/transaction_detail/presentation*(Claude 继续编写代码)*Claude 根据assets/repo_template.dart填充transaction_repository.dart并根据CLAUDE.md里的规则引入了dio_client.dart。······是不是觉得很繁琐是不是觉得一轮整下来我需求都写完了但是这就是使用 AI 的趋势只有这样才能控制和管理好 AI 的代码不至于让 AI 写出一坨屎山而随着你对工程文档和技能补充的完善你的开发速度就会越来越快AI 也能像是你多年的老哥们一样懂你需求比如 ❝CLAUDE.md确保了 AI 不会引入http库因为它知道有Dio也不会手写丑陋的按钮因为它知道有AppButton它理解了项目的现状知道有什么技能可用然后通过规划很你完成确认这些写出来的代码和项目才是可持续维护的。最后这一年里我出了用 AI 写代码之外也开始尝试用 AI 去解决和尝试代码之外的事情因为 AI 所以我敢于尝试一些以前不敢接触的领域因为过程学习成本太高而现在 AI 提供了另外一种思路❝我不需要真的懂我只需要让 AI 去做就好了而我只需要提供想法和验证结果。2025 即将结束而 2026 也会如期而至而 AI 的浪潮从未停歇愿你我都能在新的浪潮下找到自己的位置~代码年里我出了用 AI 写代码之外也开始尝试用 AI 去解决和尝试代码之外的事情因为 AI 所以我敢于尝试一些以前不敢接触的领域因为过程学习成本太高而现在 AI 提供了另外一种思路❝我不需要真的懂我只需要让 AI 去做就好了而我只需要提供想法和验证结果。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。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。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。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】