2026年上半年AI智能体开发人才需求激增244%供需比达2.62:1。AI Agent工程师因其高薪酬和长招聘周期成为企业争抢对象。文章对比了传统工程师与AI Agent工程师的区别指出后者更侧重系统行为负责而非单纯代码编写。AI Agent能大幅减少代码量但也对工程师提出了新的挑战要求具备对模型、系统和业务场景的全面理解。转型期下新人面临岗位消失的困境而资深工程师因其经验和判断力备受青睐薪资大幅提升。未来软件工程师将需从“写代码”转向“指挥AI”掌握评估、战略方向和系统维护能力成为真正的AI Agent指挥官。2026 年 9 月 2 日央视财经报道了一组数据上半年 AI 智能体开发人才需求同比增长 244%AI 工程师需供比达到 2.62:1。换句话说平均每个求职者对应 2.6 个岗位。同一天AI 垂直招聘平台 Skillver 发布的报告揭示了一个更耐人寻味的现象明确要求Agent 稳定性工程的岗位薪酬中位数比普通 AI 岗位高出 34%但招聘周期却长达 47 天远超行业平均的 29 天。钱给得更多人却招不到。这不是简单的人才荒。用 Skillver 研究组组长李悦田的话说“企业拿到的是’调参侠’和’API 调用员’的简历却期望招到能解决延迟、Token 成本和异常恢复的系统工程师。这未必是人才荒更像人才认知与岗位需求之间的错配。”错配的背后是一个正在被重新定义的技术工种。传统工程师和 AI Agent 工程师到底哪里不一样先看一个最直观的区别。传统软件工程是确定性的。你在开发环境里写代码测试通过部署到生产环境预期它基本能正常工作。你可以通过阅读代码来推理它的正确性。一个函数输入什么、输出什么边界条件是什么异常怎么处理——全都写死在代码里。AI Agent 工程师面对的东西完全相反。Agent 的行为不是完全确定的。同样一个任务同样一套 Prompt模型这次可能走路径 A下次可能走路径 B。外部 API 返回的数据结构可能变化知识库更新后回答可能漂移多轮对话里前面确认的信息可能在某一轮莫名其妙丢掉。传统工程师写的是逻辑Agent 工程师写的是让 AI 自己生成逻辑的系统。这不是修辞。一篇 2026 年 6 月发表的学术论文将这两种范式概括为传统软件中代码是决策逻辑的载体而 Agent 系统中代码只是服务于 LLM 驱动推理循环的临时工具。两者的核心研究对象、控制模型和人类角色已经完全不同。再拆细一点。从岗位职责看传统后端工程师的核心工作是业务接口和数据库表传统算法工程师的核心工作是模型训练和调优。而 AI Agent 工程师的任务清单里写着什么呢美团 2026 年 6 月发布的招聘信息显示Agent 工程师要负责 Sandbox、Agent 可观测、MCP 网关、MultiAgent、知识库、Skill/CLI 等组件的研发。另一家公司的 JD 写得更直白任务规划、上下文管理、长期/短期记忆、工具调用——构建的是高可靠、低延迟的智能体底层框架。看懂了吗传统工程师在造轮子。Agent 工程师在造一个能自己造轮子、还能决定什么时候用什么轮子的系统。代码量减少 90%但工程师反而更累了2026 年 1 月一篇架构师手记在网上流传。作者估算了一个典型微服务系统50 万行代码其中核心业务逻辑只有 1 万行剩下 49 万行都是平庸的代码——重复的 CRUD、冗余的异常处理、无休止的配置文件。引入 AI Agent 架构后代码量压缩到 5 万行上线周期从 6 个月缩短到 4 周维护成本降低 75%。听起来工程师要解放了实际情况恰好相反。TechOrange 在一篇报道中指出很多重度使用 AI Agent 的工程师发现一个尴尬的问题自己越来越不会写代码了。过去天天动手写遇到问题脑子里会自然跳出几种解法。现在实作都交给 Agent久了连某个函数怎么拼写都想不起来。问题在于——工程师还得判断 Agent 写出来的东西对不对。一旦自己的编码能力退化了这个判断就做不准。更麻烦的是注意力消耗。一个工程师同时开着好几个 Agent这个在跑测试那个在改另一个模块人得不断在它们之间切换、读懂每一段输出、确认彼此没有冲突。一天做完的事变多了下班时反而更疲惫。这种状态跟过去一次专心解一个问题完全是两码事。过去累在手上现在累在脑子上。新人的路被堵了资深的价格涨了这场转变最残酷的地方可能不是对工程师这个职业的冲击而是对新人的冲击。传统软件工程有一个清晰的成长路径初级工程师写简单功能、修 bug、熟悉代码库慢慢积累经验升级打怪。但现在这些初级工作AI Agent 能干得更快。如果初级岗位消失了产业就失去了人才入口。36 氪 8 月的一篇报道引用了两位资深从业者的共识AI 不会简单地让所有工程师失去价值相反它正在优先放大资深工程师的经验和判断能力。真正受到冲击的是过去依靠重复编码工作积累经验的新人。数据也印证了这一点。2026 年上半年面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长 39.2%但注意——这个增速看起来很高是因为基数本身就小。与此同时企业真正渴求的是生产级系统交付经验的候选人这类岗位需求同比增长了 217%。一边是新人找不到入口一边是有经验的人被高薪争抢。阿里、腾讯、字节跳动等大厂 2026 年集中争夺 Agent 开发人才部分岗位用人投入不计成本有清华博士把 80 万年薪戏称为白菜价。具备 AI Agent 指挥官设计能力的架构师薪资比传统架构师高出 40%。不是工程师不值钱了。是只会写代码的工程师不值钱了。从写代码到指挥 AI这个弯怎么转Anthropic 在 2026 年趋势报告中给出了一个判断程序员不会消失但只会写代码的程序员会消失。未来的软件工程师正在变成编排智能体写代码的角色——评估输出、提供战略方向、确保系统解决正确的问题。Andrej Karpathy 提出了一个更激进的概念叫代理工程Agentic Engineering——不是教你怎么写更好的代码而是教你怎么协调多个 AI Agent 共同工作同时维持系统质量、安全性和架构设计。这需要的能力和过去完全不一样。传统的计算机教育强调算法、数据结构、编程语言。AI Agent 工程师需要的是对模型边界的理解、对系统边界的把控、对业务场景的洞察——三者缺一不可。CSDN 上有一篇文章把这种区别说得挺透彻纯 AI 工程师更关注模型能力传统后端工程师更关注业务接口和数据库表而 Agent 工程师要求你同时理解模型边界、系统边界和业务边界。它不是换了一个工具栈是换了一整套思维方式。Skillver 的白皮书也点出了同样的问题大量候选人能在 Notebook 里跑通一个 Agent Demo但被问到外部 API 返回非预期结构如何降级或如何实现可取消和断点续传时完全答不上来。会搭 Demo 和能让 Agent 稳定线上工作是两种完全不同的能力。回到开头那个问题AI Agent 工程师和传统工程师有什么区别最根本的区别可能只有一句话——传统工程师对代码负责Agent 工程师对系统的行为负责。前者写的是确定的指令后者设计的是一个会自己思考、自己决策、自己犯错的系统然后想尽办法让它少犯错、犯小错、犯了错能自己爬起来。2026 年 9 月 4 日写下这些文字的时候AI Agent 开发人才的需求还在涨企业的招聘标准还在错配无数工程师正在焦虑中寻找自己的位置。这场转型才刚刚开始。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。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】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1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、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。4、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。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。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。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AI Agent工程师崛起：小白也能抓住新风口，高薪等你来！
2026年上半年AI智能体开发人才需求激增244%供需比达2.62:1。AI Agent工程师因其高薪酬和长招聘周期成为企业争抢对象。文章对比了传统工程师与AI Agent工程师的区别指出后者更侧重系统行为负责而非单纯代码编写。AI Agent能大幅减少代码量但也对工程师提出了新的挑战要求具备对模型、系统和业务场景的全面理解。转型期下新人面临岗位消失的困境而资深工程师因其经验和判断力备受青睐薪资大幅提升。未来软件工程师将需从“写代码”转向“指挥AI”掌握评估、战略方向和系统维护能力成为真正的AI Agent指挥官。2026 年 9 月 2 日央视财经报道了一组数据上半年 AI 智能体开发人才需求同比增长 244%AI 工程师需供比达到 2.62:1。换句话说平均每个求职者对应 2.6 个岗位。同一天AI 垂直招聘平台 Skillver 发布的报告揭示了一个更耐人寻味的现象明确要求Agent 稳定性工程的岗位薪酬中位数比普通 AI 岗位高出 34%但招聘周期却长达 47 天远超行业平均的 29 天。钱给得更多人却招不到。这不是简单的人才荒。用 Skillver 研究组组长李悦田的话说“企业拿到的是’调参侠’和’API 调用员’的简历却期望招到能解决延迟、Token 成本和异常恢复的系统工程师。这未必是人才荒更像人才认知与岗位需求之间的错配。”错配的背后是一个正在被重新定义的技术工种。传统工程师和 AI Agent 工程师到底哪里不一样先看一个最直观的区别。传统软件工程是确定性的。你在开发环境里写代码测试通过部署到生产环境预期它基本能正常工作。你可以通过阅读代码来推理它的正确性。一个函数输入什么、输出什么边界条件是什么异常怎么处理——全都写死在代码里。AI Agent 工程师面对的东西完全相反。Agent 的行为不是完全确定的。同样一个任务同样一套 Prompt模型这次可能走路径 A下次可能走路径 B。外部 API 返回的数据结构可能变化知识库更新后回答可能漂移多轮对话里前面确认的信息可能在某一轮莫名其妙丢掉。传统工程师写的是逻辑Agent 工程师写的是让 AI 自己生成逻辑的系统。这不是修辞。一篇 2026 年 6 月发表的学术论文将这两种范式概括为传统软件中代码是决策逻辑的载体而 Agent 系统中代码只是服务于 LLM 驱动推理循环的临时工具。两者的核心研究对象、控制模型和人类角色已经完全不同。再拆细一点。从岗位职责看传统后端工程师的核心工作是业务接口和数据库表传统算法工程师的核心工作是模型训练和调优。而 AI Agent 工程师的任务清单里写着什么呢美团 2026 年 6 月发布的招聘信息显示Agent 工程师要负责 Sandbox、Agent 可观测、MCP 网关、MultiAgent、知识库、Skill/CLI 等组件的研发。另一家公司的 JD 写得更直白任务规划、上下文管理、长期/短期记忆、工具调用——构建的是高可靠、低延迟的智能体底层框架。看懂了吗传统工程师在造轮子。Agent 工程师在造一个能自己造轮子、还能决定什么时候用什么轮子的系统。代码量减少 90%但工程师反而更累了2026 年 1 月一篇架构师手记在网上流传。作者估算了一个典型微服务系统50 万行代码其中核心业务逻辑只有 1 万行剩下 49 万行都是平庸的代码——重复的 CRUD、冗余的异常处理、无休止的配置文件。引入 AI Agent 架构后代码量压缩到 5 万行上线周期从 6 个月缩短到 4 周维护成本降低 75%。听起来工程师要解放了实际情况恰好相反。TechOrange 在一篇报道中指出很多重度使用 AI Agent 的工程师发现一个尴尬的问题自己越来越不会写代码了。过去天天动手写遇到问题脑子里会自然跳出几种解法。现在实作都交给 Agent久了连某个函数怎么拼写都想不起来。问题在于——工程师还得判断 Agent 写出来的东西对不对。一旦自己的编码能力退化了这个判断就做不准。更麻烦的是注意力消耗。一个工程师同时开着好几个 Agent这个在跑测试那个在改另一个模块人得不断在它们之间切换、读懂每一段输出、确认彼此没有冲突。一天做完的事变多了下班时反而更疲惫。这种状态跟过去一次专心解一个问题完全是两码事。过去累在手上现在累在脑子上。新人的路被堵了资深的价格涨了这场转变最残酷的地方可能不是对工程师这个职业的冲击而是对新人的冲击。传统软件工程有一个清晰的成长路径初级工程师写简单功能、修 bug、熟悉代码库慢慢积累经验升级打怪。但现在这些初级工作AI Agent 能干得更快。如果初级岗位消失了产业就失去了人才入口。36 氪 8 月的一篇报道引用了两位资深从业者的共识AI 不会简单地让所有工程师失去价值相反它正在优先放大资深工程师的经验和判断能力。真正受到冲击的是过去依靠重复编码工作积累经验的新人。数据也印证了这一点。2026 年上半年面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长 39.2%但注意——这个增速看起来很高是因为基数本身就小。与此同时企业真正渴求的是生产级系统交付经验的候选人这类岗位需求同比增长了 217%。一边是新人找不到入口一边是有经验的人被高薪争抢。阿里、腾讯、字节跳动等大厂 2026 年集中争夺 Agent 开发人才部分岗位用人投入不计成本有清华博士把 80 万年薪戏称为白菜价。具备 AI Agent 指挥官设计能力的架构师薪资比传统架构师高出 40%。不是工程师不值钱了。是只会写代码的工程师不值钱了。从写代码到指挥 AI这个弯怎么转Anthropic 在 2026 年趋势报告中给出了一个判断程序员不会消失但只会写代码的程序员会消失。未来的软件工程师正在变成编排智能体写代码的角色——评估输出、提供战略方向、确保系统解决正确的问题。Andrej Karpathy 提出了一个更激进的概念叫代理工程Agentic Engineering——不是教你怎么写更好的代码而是教你怎么协调多个 AI Agent 共同工作同时维持系统质量、安全性和架构设计。这需要的能力和过去完全不一样。传统的计算机教育强调算法、数据结构、编程语言。AI Agent 工程师需要的是对模型边界的理解、对系统边界的把控、对业务场景的洞察——三者缺一不可。CSDN 上有一篇文章把这种区别说得挺透彻纯 AI 工程师更关注模型能力传统后端工程师更关注业务接口和数据库表而 Agent 工程师要求你同时理解模型边界、系统边界和业务边界。它不是换了一个工具栈是换了一整套思维方式。Skillver 的白皮书也点出了同样的问题大量候选人能在 Notebook 里跑通一个 Agent Demo但被问到外部 API 返回非预期结构如何降级或如何实现可取消和断点续传时完全答不上来。会搭 Demo 和能让 Agent 稳定线上工作是两种完全不同的能力。回到开头那个问题AI Agent 工程师和传统工程师有什么区别最根本的区别可能只有一句话——传统工程师对代码负责Agent 工程师对系统的行为负责。前者写的是确定的指令后者设计的是一个会自己思考、自己决策、自己犯错的系统然后想尽办法让它少犯错、犯小错、犯了错能自己爬起来。2026 年 9 月 4 日写下这些文字的时候AI Agent 开发人才的需求还在涨企业的招聘标准还在错配无数工程师正在焦虑中寻找自己的位置。这场转型才刚刚开始。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。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】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1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、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。4、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。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。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。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】