今天笔者收到一位学弟的私信提问很有代表性双非二本本科生想做大模型应用开发比如RAG、Agent方向到底能不能找到工作这个赛道有没有钱途相信很多非名校的计算机相关专业同学都有过类似的困惑。今天这篇文章不灌鸡汤、不泼冷水纯讲现实、给路径、教策略小白也能看懂建议程序员和想入行的同学收藏备用避免走弯路。先给大家一个明确的结论能找到工作但没那么容易有钱途但需要找对方法。PART.01 核心结论速览建议收藏先说结论维度结论能不能找到工作能但你需要比名校生多证明自己一步有没有钱途有Agent开发正处于行业红利期学历会不会卡你会卡一部分大厂的门但卡不死你核心竞争力是什么能落地、能交付、能解决真实问题PART.02 先搞懂Agent开发到底做什么小白避坑关键Agent开发/大模型应用开发不等于大模型算法工程师。很多人一听搞大模型脑子里浮现的是预训练、RLHF、千卡集群……停。那是大模型研究/训练确实是清北Stanford的战场双非本科硬挤这条路性价比极低。但大模型应用开发/Agent开发是完全不同的赛道你不需要从零训练模型你需要的是理解业务 → 设计Agent架构 → 工程化落地 → 持续优化效果这更像是一个工程产品的岗位而不是一个纯科研岗位。Agent开发可以理解为传统后端开发的升级版和传统后端开发的区别如下传统研发是将逻辑外化为代码而Agent研发则是将目标内化到 Agent 的架构和 Prompt 中并通过设计良好的环境工具和记忆来确保它能够自主达成目标。这要求开发者从一个逻辑精确的编码者转变为一个流程和智能体的设计者。传统软件工程研发AI Agent 研发核心目标实现特定的功能和逻辑实现一个高级目标和自主行为思维模型命令式定义每一步如何做目标导向式定义做什么和期望是什么主要产出物源代码、可执行程序、API等Agent 架构、Prompt、评估指标等核心开发者角色开发工程师、测试工程师、产品Agent架构师、Prompt工程师、业务专家研发模式计划驱动需求分析 - 设计 - 编码 - 测试 - 部署。流程线性且严谨实验驱动/探索式定义目标 - 构建原型Agent - 大量评估与测试 - Prompt调优/架构调整 - 再评估。循环迭代高度依赖反馈。协作方式基于接口和文档的协作团队通过定义清晰的API接口、模块职责和设计文档进行协作。基于目标和评估的协作架构师、提示词工程师、业务专家围绕着一个共同的评估集进行协作。大家共同定义“什么是好结果”并一起分析Agent在复杂场景下的失败案例。调试方法Debug设置断点检查堆栈和变量追踪和可视化Agent的完整思维链结果评判标准确定性输入A ⇒ 输出B可复现评判标准功能正确性、性能、稳定性概率性输入A ⇒ 大概率输出B评判标准行为可靠性、任务完成率、工具调用准确率控制流硬编码由 If-else 语句和函数调用精确控制动态决策由 LLM 实时规划和选择工具迭代核心需求迭代、代码重构和 Bug FixAgent升级、Prompt 调优、记忆策略调整、评估体系优化等PART.03 为什么说现在是双非本科的红利期必看1、行业需求爆发人才供给不足2024-2026年几乎所有行业都在喊AI转型。但真正能把Agent落地到业务场景里的人极度稀缺。大厂在招创业公司在抢传统企业在找外包——需求是真实存在的。2、这个领域没有科班请问哪个大学开了Agent开发专业没有。 清华的学生和你一样都是自学并且摸着石头过河。这意味着起跑线的差距比传统CS方向小得多谁先跑起来谁就有先发优势。3、技术栈还在快速迭代LangChain → LlamaIndex → CrewAI → AutoGen → Dify → Coze → 自研框架……半年一变经验壁垒还没建立起来。对新人反而友好。双非本科的真实劣势咱也不回避问题那么现在就分析下双非本科的劣势以及如何破局1、简历关会被筛部分顶级大厂一些大厂的HR系统自动过滤非985/211这是事实。2、缺少科研背景没有实验室资源面试时少了一块背书。3、信息差名校生能更早接触到前沿方向、内推机会、优质实习。但这些劣势不是不可破解的。PART.04 双非破局4个策略用项目弥补学历小白实操指南策略一打造你的Agent作品集学历不够项目来凑。而且不是demo级别的玩具是能解决真实问题的项目。举几个方向数据分析Agent自然语言→SQL→可视化报表→洞察总结电商客服Agent意图识别 多工具调用 订单系统对接自动化办公Agent读取邮件→提取任务→创建日程→生成周报多Agent协作系统规划Agent 执行Agent 审核Agent关键不要只跑通一个demo要做到能用的程度一定要是解决了一个实际的场景的问题。最好是部署上线写好README录一个演示视频放到GitHub上。Talk is Cheap, show me the Code!面试官看到一个双非学生做出了完整可用的Agent系统比看到一个985学生背八股文印象深刻得多。策略二深耕一个垂直领域“我会用LangChain”——这不值钱谁都会。“我用Agent帮律师事务所把合同审查效率提升了60%”——这很值钱。选一个你熟悉或感兴趣的垂直行业法律、医疗、教育、金融、电商、制造业……深入理解业务痛点用Agent去解决。懂业务的Agent开发者比纯技术人值钱。实际的业务场景可以通过实习获得因此建议大家越早出去实习越好积攒越多的实习经历越好。策略三建立公开影响力影响力非常重要代表自己有比较强的学习能力比较良好的总结习惯。而且如果能分享出来让别人听懂那自己一定是懂了的。笔者之前在读研究生的时候就经常写博客后面面试的时候面试官就亲自在电脑上打开了博客看了文章然后和我讨论给面试官留下了很好的印象也顺利校招进入了阿里巴巴集团。写技术博客把你踩过的坑、架构设计思路写出来知乎/掘金/公众号开源项目GitHub上有star的项目就是你的名片录视频/做分享B站技术视频、线下meetup分享这些东西会帮你绕过简历关。当HR搜你名字能搜到内容时学历的权重就下降了。策略四选对公司曲线救国第一份工作不一定要进大厂公司类型机会分析AI创业公司⭐⭐⭐⭐⭐ 最看重能力不太卡学历成长快传统企业AI部门⭐⭐⭐⭐ 需求大竞争相对小AI应用外包/方案商⭐⭐⭐ 能快速积累项目经验实习转正⭐⭐⭐ 曲线进入大厂体系大厂正式校招⭐⭐ 有机会但需要很强的项目面试表现先进场再换场。有一年Agent开发实战经验后跳槽时学历的影响会大幅降低。PART.05 小白必学技术栈直接抄作业收藏备用这里列出详细的需要学习的技术栈可以直接抄作业基础层必须扎实Python或者Java编程语言不一定非要是哪种这2个都可以只要使用熟练Web开发基础FastAPI/Flask、SpringBoot等web框架数据库MySQL 向量数据库如MilvusGit、Docker、Linux基本操作核心层吃饭的本事LLM API调用与Prompt EngineeringRAG检索增强生成完整链路Agent框架LangChain/LangGraph/CrewAI至少精通一个Function Calling / Tool Use 机制多Agent协作与编排记忆管理短期/长期记忆加分层拉开差距实际的工业级项目和demo项目最主要的差别就在这里需要考虑的方面更多模型微调LoRA/QLoRA评估体系搭建怎么衡量Agent效果成本优化Token消耗、模型路由、缓存策略部署运维CI/CD、监控、日志PART.06 掏心窝子的话小白必看避免踩坑\1. 别陷入学历焦虑的内耗你改变不了高考的结果但你能决定接下来的路怎么走。在AI应用这个赛道上你做出来的东西就是你的学历。\2. 别只学不做我见过太多人收藏了100个教程跟着敲了50个demo但从来没有独立从零到一完成过一个项目。真正的能力是在做不出来→查资料→踩坑→解决→做出来这个循环里长出来的。\3. 别闭门造车加入开源社区参与别人的项目去技术群里讨论问题。你会发现很多厉害的人根本不在乎你的学历他们只在乎你能不能写出好代码、能不能解决问题。这里给大家推荐一个质量高、活跃度高的Agent开发开源社区DataWhale。\4. 保持耐心但要有紧迫感这个窗口期不会永远存在。当Agent开发变成一个成熟岗位时大厂又会开始卡学历。现在是混乱期混乱期对非名校生最友好。PART.07 最后总结收藏收尾回到题目双非二本搞Agent开发能找到工作吗有钱途吗能。但前提是你真的去做了而不是在知乎上看了100个回答之后收藏了点赞了然后关掉了页面。与其焦虑学历够不够不如今天就打开电脑选一个业务场景搭一个Agent出来部署上线写一篇文章分享你的思路这就是你的第一步。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026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。5、面试试题/经验【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】6、大模型项目实战配套源码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…扫码免费领取全部内容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】
收藏！双非二本搞大模型应用开发（RAG/Agent）：能找工作吗？有钱途吗？
发布时间：2026/7/12 14:27:40
今天笔者收到一位学弟的私信提问很有代表性双非二本本科生想做大模型应用开发比如RAG、Agent方向到底能不能找到工作这个赛道有没有钱途相信很多非名校的计算机相关专业同学都有过类似的困惑。今天这篇文章不灌鸡汤、不泼冷水纯讲现实、给路径、教策略小白也能看懂建议程序员和想入行的同学收藏备用避免走弯路。先给大家一个明确的结论能找到工作但没那么容易有钱途但需要找对方法。PART.01 核心结论速览建议收藏先说结论维度结论能不能找到工作能但你需要比名校生多证明自己一步有没有钱途有Agent开发正处于行业红利期学历会不会卡你会卡一部分大厂的门但卡不死你核心竞争力是什么能落地、能交付、能解决真实问题PART.02 先搞懂Agent开发到底做什么小白避坑关键Agent开发/大模型应用开发不等于大模型算法工程师。很多人一听搞大模型脑子里浮现的是预训练、RLHF、千卡集群……停。那是大模型研究/训练确实是清北Stanford的战场双非本科硬挤这条路性价比极低。但大模型应用开发/Agent开发是完全不同的赛道你不需要从零训练模型你需要的是理解业务 → 设计Agent架构 → 工程化落地 → 持续优化效果这更像是一个工程产品的岗位而不是一个纯科研岗位。Agent开发可以理解为传统后端开发的升级版和传统后端开发的区别如下传统研发是将逻辑外化为代码而Agent研发则是将目标内化到 Agent 的架构和 Prompt 中并通过设计良好的环境工具和记忆来确保它能够自主达成目标。这要求开发者从一个逻辑精确的编码者转变为一个流程和智能体的设计者。传统软件工程研发AI Agent 研发核心目标实现特定的功能和逻辑实现一个高级目标和自主行为思维模型命令式定义每一步如何做目标导向式定义做什么和期望是什么主要产出物源代码、可执行程序、API等Agent 架构、Prompt、评估指标等核心开发者角色开发工程师、测试工程师、产品Agent架构师、Prompt工程师、业务专家研发模式计划驱动需求分析 - 设计 - 编码 - 测试 - 部署。流程线性且严谨实验驱动/探索式定义目标 - 构建原型Agent - 大量评估与测试 - Prompt调优/架构调整 - 再评估。循环迭代高度依赖反馈。协作方式基于接口和文档的协作团队通过定义清晰的API接口、模块职责和设计文档进行协作。基于目标和评估的协作架构师、提示词工程师、业务专家围绕着一个共同的评估集进行协作。大家共同定义“什么是好结果”并一起分析Agent在复杂场景下的失败案例。调试方法Debug设置断点检查堆栈和变量追踪和可视化Agent的完整思维链结果评判标准确定性输入A ⇒ 输出B可复现评判标准功能正确性、性能、稳定性概率性输入A ⇒ 大概率输出B评判标准行为可靠性、任务完成率、工具调用准确率控制流硬编码由 If-else 语句和函数调用精确控制动态决策由 LLM 实时规划和选择工具迭代核心需求迭代、代码重构和 Bug FixAgent升级、Prompt 调优、记忆策略调整、评估体系优化等PART.03 为什么说现在是双非本科的红利期必看1、行业需求爆发人才供给不足2024-2026年几乎所有行业都在喊AI转型。但真正能把Agent落地到业务场景里的人极度稀缺。大厂在招创业公司在抢传统企业在找外包——需求是真实存在的。2、这个领域没有科班请问哪个大学开了Agent开发专业没有。 清华的学生和你一样都是自学并且摸着石头过河。这意味着起跑线的差距比传统CS方向小得多谁先跑起来谁就有先发优势。3、技术栈还在快速迭代LangChain → LlamaIndex → CrewAI → AutoGen → Dify → Coze → 自研框架……半年一变经验壁垒还没建立起来。对新人反而友好。双非本科的真实劣势咱也不回避问题那么现在就分析下双非本科的劣势以及如何破局1、简历关会被筛部分顶级大厂一些大厂的HR系统自动过滤非985/211这是事实。2、缺少科研背景没有实验室资源面试时少了一块背书。3、信息差名校生能更早接触到前沿方向、内推机会、优质实习。但这些劣势不是不可破解的。PART.04 双非破局4个策略用项目弥补学历小白实操指南策略一打造你的Agent作品集学历不够项目来凑。而且不是demo级别的玩具是能解决真实问题的项目。举几个方向数据分析Agent自然语言→SQL→可视化报表→洞察总结电商客服Agent意图识别 多工具调用 订单系统对接自动化办公Agent读取邮件→提取任务→创建日程→生成周报多Agent协作系统规划Agent 执行Agent 审核Agent关键不要只跑通一个demo要做到能用的程度一定要是解决了一个实际的场景的问题。最好是部署上线写好README录一个演示视频放到GitHub上。Talk is Cheap, show me the Code!面试官看到一个双非学生做出了完整可用的Agent系统比看到一个985学生背八股文印象深刻得多。策略二深耕一个垂直领域“我会用LangChain”——这不值钱谁都会。“我用Agent帮律师事务所把合同审查效率提升了60%”——这很值钱。选一个你熟悉或感兴趣的垂直行业法律、医疗、教育、金融、电商、制造业……深入理解业务痛点用Agent去解决。懂业务的Agent开发者比纯技术人值钱。实际的业务场景可以通过实习获得因此建议大家越早出去实习越好积攒越多的实习经历越好。策略三建立公开影响力影响力非常重要代表自己有比较强的学习能力比较良好的总结习惯。而且如果能分享出来让别人听懂那自己一定是懂了的。笔者之前在读研究生的时候就经常写博客后面面试的时候面试官就亲自在电脑上打开了博客看了文章然后和我讨论给面试官留下了很好的印象也顺利校招进入了阿里巴巴集团。写技术博客把你踩过的坑、架构设计思路写出来知乎/掘金/公众号开源项目GitHub上有star的项目就是你的名片录视频/做分享B站技术视频、线下meetup分享这些东西会帮你绕过简历关。当HR搜你名字能搜到内容时学历的权重就下降了。策略四选对公司曲线救国第一份工作不一定要进大厂公司类型机会分析AI创业公司⭐⭐⭐⭐⭐ 最看重能力不太卡学历成长快传统企业AI部门⭐⭐⭐⭐ 需求大竞争相对小AI应用外包/方案商⭐⭐⭐ 能快速积累项目经验实习转正⭐⭐⭐ 曲线进入大厂体系大厂正式校招⭐⭐ 有机会但需要很强的项目面试表现先进场再换场。有一年Agent开发实战经验后跳槽时学历的影响会大幅降低。PART.05 小白必学技术栈直接抄作业收藏备用这里列出详细的需要学习的技术栈可以直接抄作业基础层必须扎实Python或者Java编程语言不一定非要是哪种这2个都可以只要使用熟练Web开发基础FastAPI/Flask、SpringBoot等web框架数据库MySQL 向量数据库如MilvusGit、Docker、Linux基本操作核心层吃饭的本事LLM API调用与Prompt EngineeringRAG检索增强生成完整链路Agent框架LangChain/LangGraph/CrewAI至少精通一个Function Calling / Tool Use 机制多Agent协作与编排记忆管理短期/长期记忆加分层拉开差距实际的工业级项目和demo项目最主要的差别就在这里需要考虑的方面更多模型微调LoRA/QLoRA评估体系搭建怎么衡量Agent效果成本优化Token消耗、模型路由、缓存策略部署运维CI/CD、监控、日志PART.06 掏心窝子的话小白必看避免踩坑\1. 别陷入学历焦虑的内耗你改变不了高考的结果但你能决定接下来的路怎么走。在AI应用这个赛道上你做出来的东西就是你的学历。\2. 别只学不做我见过太多人收藏了100个教程跟着敲了50个demo但从来没有独立从零到一完成过一个项目。真正的能力是在做不出来→查资料→踩坑→解决→做出来这个循环里长出来的。\3. 别闭门造车加入开源社区参与别人的项目去技术群里讨论问题。你会发现很多厉害的人根本不在乎你的学历他们只在乎你能不能写出好代码、能不能解决问题。这里给大家推荐一个质量高、活跃度高的Agent开发开源社区DataWhale。\4. 保持耐心但要有紧迫感这个窗口期不会永远存在。当Agent开发变成一个成熟岗位时大厂又会开始卡学历。现在是混乱期混乱期对非名校生最友好。PART.07 最后总结收藏收尾回到题目双非二本搞Agent开发能找到工作吗有钱途吗能。但前提是你真的去做了而不是在知乎上看了100个回答之后收藏了点赞了然后关掉了页面。与其焦虑学历够不够不如今天就打开电脑选一个业务场景搭一个Agent出来部署上线写一篇文章分享你的思路这就是你的第一步。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026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。5、面试试题/经验【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】6、大模型项目实战配套源码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…扫码免费领取全部内容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】
