文章指出2026年是技术红利年大模型领域竞争格局变化明显。国内开源模型如DeepSeek、GLM等取得巨大进展领先全球。从业者待遇提升应届生薪酬普遍破百万。招聘方更看重新技能如万亿MoE、Agent等。文章强调AGI的核心是通用性建议有能力的程序员投身基座研发以获得更好的发展空间和薪资。应用方向方面建议谨慎选择C端产品而生产力和降本增效方向则相对稳定。文章最后提醒读者要不断提升认知抓住机会。26年发生了与以上过去文章的显著变化。自去年春节Deepseek R1发布以来在短短的半年内国内以纯文本大规模MoE为代表的推理模型快速进步国产开源模型稳稳的站住了全球来源第一就算到今天开源上还是遥遥领先并且倒逼openAI交了gpt-oss这个作业。 国内DeepSeekGLMKimiQwen取得了巨大的影响力靠万亿MoE稳稳地坐在了牌桌上。以上彻底改变了国产模型一直落后一直追赶的局面开始在时间和空间上局部引领。行业格局开始分化顶级玩家还是坚信AGI玩不下去的玩家开始打退堂鼓去搞B端落地了为了活下去彻底放弃了AGI信仰。去年初还是下面这个状态“国内的基座团队目前还是为了老板的梦想或者FOMO买单。对于大伙儿最好的局面是一直有开源一直有openai画更大的饼一直落后一直都可以追赶 这样就永远有饭吃老板永远掏钱。这一跟链条缺了哪个都玩不下去。以上是比较悲观的观点但乐观点看技术突破往往由少数几个人引领 大家合力推进完成大模型赛道玩家只有中美两国的玩家才玩得起了我们人多彩票多而且qwendeepseek已经在引领开源社区进步了 乐观点看还是非常有希望完成各位老板的梦想的。”果然应了那句话悲观者正确乐观者前行。基于以上25年底发生的显著变化是1.从业者的待遇大家变自信了核心开发者的薪酬开始水涨船高最有代表性的seed当一些厂还在千金买马骨把招聘了一个吉祥物当成PR素材猛猛宣传的时候字节直接年中一波期权增发大撒币人均薪酬xx万。这可是前所未有的老板舍得给牛马分钱的壮举麦子熟了三千回牛马分钱头一回。由于招聘方卷起来了现在基座开发的应届生薪酬没有低于100万的如果有那就是你要少了。2.招聘方更愿意为潜力买单除非你是行业知名的技术大牛否则竞争力大概是不如简历发光的应届生的。首先大模型就不存在什么3年经验22年3月到24年10月大部分厂还在玩dense泥巴。这些经验在今天来来是不值什么钱的。招聘方只愿意为万亿MoEAgentOmni买单这些方向出成绩也就最近12个月的事情。然后我们再看今天nano banana pro和gemini 3 pro又搞出了技术代差效果遥遥领先openAI都有点追不上了。这时候你说3年经验有什么用不如一个新脑子。3.AGI的核心是G在大模型刚开始搞得时候大家还逼逼赖赖要找场景要能落地。信了这个的都掉坑了大家可以去看看梁文峰的采访这就是认知的差距。搞什么落地那都是玩泥巴那跟以前被淘汰的接单子的AI厂有什么区别。接单子天花板低到爆有梦想就要搞通用人工智能一定要通用冲击千亿美金估值。除了厂长的认知差距从业者的认知差距也很大。在22年有大量不相信AGI的算法工程师散落在大厂的搜索交互内容理解NLP中心等。他们的解法是在各个业务板块里开个闪光logo入口内接一个多轮助手希望帮用户用自然语言买东西解答领域问题生成个xx攻略在这些岗位上搞大模型的没有吃到什么红利。整体还是互联网模式除了见顶后压力越来越大还有一个致命的问题。随着AGI推进业务的大模型大概率也是直接接入基座核心的工作量在着写prompt和上下文工程上除了有精力雕花RL的大部分人的简历都千篇一律。雕花RL的经验也没什么人买单都过拟合数据玩泥巴。当然有时候也不是他们不相信。更多的是在行业混沌期的认知和勇气都不到位抱着求稳的心态先干着。没想到错过了窗口期就再也进不去了。我也相信有很多很有潜力很优秀的算法工程师在为公司某一个APP点位提升一点CTR转化率。在绞尽脑汁拼命降低XX场景的人力成本。他们也是优秀和聪明的但人只能赚到认知内的钱。现在回头看看2024年底写的文章观点还是不变有能力一定要去做基座研发去核心的基座团队。基座团队相当于薅公司大羊毛持续从其他业务上吸血薪资和发展空间都非常好。而且也不需要考虑自己养活自己没那么在意性价比。能一直投入基座研发的公司后面都有业务印钞机支撑过往公司分享红利的方式只能通过RSU期权变现吃估值提升的红利。而现在你有一个机会从公司的业务红利里分蛋糕。另外一个很重要的点是做基座很容易做出影响力在聚光灯下公司搭台子你来唱戏。弄的不错的话可以给自己的影响力和credit加大分直接去竞争对手家变现。应用方向如果有降本增效或者生产力工具的方向也可以考虑。谨慎考虑C端的各种XX助手尤其是面向C端的大概率生命周期短于1年。非常不适合应届生成长大概率一年后要被动接受变化。应用落地方向虽然没有那么大的光环影响力和吃红利的机会且大概率会被基座的能力水平扩展逐渐替代算法也就是写写prompt。但奈何不住是应用的需求很大目前的好处是有大量的业务团队愿意试错各个业务老板虽然没有财力和能力投入核心基座的竞争。但各个业务线都有大量的老板在忽悠他们更大的老板就想着在自己的业务上做个“行业”模型拿“行业”或者“应用”模型给自己也吹个牛。虽然“行业”模型在内行看起来就是个挺丢人的笑话彻头彻尾的逆AGI行为。但是耐不住下面有讨好老板的人你可以在这些大量的试错中轻松拿到一个岗位混口饭吃。其实真论混饭吃远远不如基座的训练岗位这是一个门槛极高且可以容纳混子的岗位只要你能面过就有超级好的infra和数据团队来支持你每天只要看看论文提提需求操盘实验凝练下认知就好了。等你跳槽的时候对面的公司对你的滤镜完全来自于你现在的公司的成功与否所以只要选对团队大概率就可以从平台上借势和吃红利。但这一切的前提是你要卷进去拿到入场券。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。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、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。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7、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！2026大模型风口来了，小白程序员如何抓住高薪机会？必看！
发布时间：2026/5/22 15:32:31
文章指出2026年是技术红利年大模型领域竞争格局变化明显。国内开源模型如DeepSeek、GLM等取得巨大进展领先全球。从业者待遇提升应届生薪酬普遍破百万。招聘方更看重新技能如万亿MoE、Agent等。文章强调AGI的核心是通用性建议有能力的程序员投身基座研发以获得更好的发展空间和薪资。应用方向方面建议谨慎选择C端产品而生产力和降本增效方向则相对稳定。文章最后提醒读者要不断提升认知抓住机会。26年发生了与以上过去文章的显著变化。自去年春节Deepseek R1发布以来在短短的半年内国内以纯文本大规模MoE为代表的推理模型快速进步国产开源模型稳稳的站住了全球来源第一就算到今天开源上还是遥遥领先并且倒逼openAI交了gpt-oss这个作业。 国内DeepSeekGLMKimiQwen取得了巨大的影响力靠万亿MoE稳稳地坐在了牌桌上。以上彻底改变了国产模型一直落后一直追赶的局面开始在时间和空间上局部引领。行业格局开始分化顶级玩家还是坚信AGI玩不下去的玩家开始打退堂鼓去搞B端落地了为了活下去彻底放弃了AGI信仰。去年初还是下面这个状态“国内的基座团队目前还是为了老板的梦想或者FOMO买单。对于大伙儿最好的局面是一直有开源一直有openai画更大的饼一直落后一直都可以追赶 这样就永远有饭吃老板永远掏钱。这一跟链条缺了哪个都玩不下去。以上是比较悲观的观点但乐观点看技术突破往往由少数几个人引领 大家合力推进完成大模型赛道玩家只有中美两国的玩家才玩得起了我们人多彩票多而且qwendeepseek已经在引领开源社区进步了 乐观点看还是非常有希望完成各位老板的梦想的。”果然应了那句话悲观者正确乐观者前行。基于以上25年底发生的显著变化是1.从业者的待遇大家变自信了核心开发者的薪酬开始水涨船高最有代表性的seed当一些厂还在千金买马骨把招聘了一个吉祥物当成PR素材猛猛宣传的时候字节直接年中一波期权增发大撒币人均薪酬xx万。这可是前所未有的老板舍得给牛马分钱的壮举麦子熟了三千回牛马分钱头一回。由于招聘方卷起来了现在基座开发的应届生薪酬没有低于100万的如果有那就是你要少了。2.招聘方更愿意为潜力买单除非你是行业知名的技术大牛否则竞争力大概是不如简历发光的应届生的。首先大模型就不存在什么3年经验22年3月到24年10月大部分厂还在玩dense泥巴。这些经验在今天来来是不值什么钱的。招聘方只愿意为万亿MoEAgentOmni买单这些方向出成绩也就最近12个月的事情。然后我们再看今天nano banana pro和gemini 3 pro又搞出了技术代差效果遥遥领先openAI都有点追不上了。这时候你说3年经验有什么用不如一个新脑子。3.AGI的核心是G在大模型刚开始搞得时候大家还逼逼赖赖要找场景要能落地。信了这个的都掉坑了大家可以去看看梁文峰的采访这就是认知的差距。搞什么落地那都是玩泥巴那跟以前被淘汰的接单子的AI厂有什么区别。接单子天花板低到爆有梦想就要搞通用人工智能一定要通用冲击千亿美金估值。除了厂长的认知差距从业者的认知差距也很大。在22年有大量不相信AGI的算法工程师散落在大厂的搜索交互内容理解NLP中心等。他们的解法是在各个业务板块里开个闪光logo入口内接一个多轮助手希望帮用户用自然语言买东西解答领域问题生成个xx攻略在这些岗位上搞大模型的没有吃到什么红利。整体还是互联网模式除了见顶后压力越来越大还有一个致命的问题。随着AGI推进业务的大模型大概率也是直接接入基座核心的工作量在着写prompt和上下文工程上除了有精力雕花RL的大部分人的简历都千篇一律。雕花RL的经验也没什么人买单都过拟合数据玩泥巴。当然有时候也不是他们不相信。更多的是在行业混沌期的认知和勇气都不到位抱着求稳的心态先干着。没想到错过了窗口期就再也进不去了。我也相信有很多很有潜力很优秀的算法工程师在为公司某一个APP点位提升一点CTR转化率。在绞尽脑汁拼命降低XX场景的人力成本。他们也是优秀和聪明的但人只能赚到认知内的钱。现在回头看看2024年底写的文章观点还是不变有能力一定要去做基座研发去核心的基座团队。基座团队相当于薅公司大羊毛持续从其他业务上吸血薪资和发展空间都非常好。而且也不需要考虑自己养活自己没那么在意性价比。能一直投入基座研发的公司后面都有业务印钞机支撑过往公司分享红利的方式只能通过RSU期权变现吃估值提升的红利。而现在你有一个机会从公司的业务红利里分蛋糕。另外一个很重要的点是做基座很容易做出影响力在聚光灯下公司搭台子你来唱戏。弄的不错的话可以给自己的影响力和credit加大分直接去竞争对手家变现。应用方向如果有降本增效或者生产力工具的方向也可以考虑。谨慎考虑C端的各种XX助手尤其是面向C端的大概率生命周期短于1年。非常不适合应届生成长大概率一年后要被动接受变化。应用落地方向虽然没有那么大的光环影响力和吃红利的机会且大概率会被基座的能力水平扩展逐渐替代算法也就是写写prompt。但奈何不住是应用的需求很大目前的好处是有大量的业务团队愿意试错各个业务老板虽然没有财力和能力投入核心基座的竞争。但各个业务线都有大量的老板在忽悠他们更大的老板就想着在自己的业务上做个“行业”模型拿“行业”或者“应用”模型给自己也吹个牛。虽然“行业”模型在内行看起来就是个挺丢人的笑话彻头彻尾的逆AGI行为。但是耐不住下面有讨好老板的人你可以在这些大量的试错中轻松拿到一个岗位混口饭吃。其实真论混饭吃远远不如基座的训练岗位这是一个门槛极高且可以容纳混子的岗位只要你能面过就有超级好的infra和数据团队来支持你每天只要看看论文提提需求操盘实验凝练下认知就好了。等你跳槽的时候对面的公司对你的滤镜完全来自于你现在的公司的成功与否所以只要选对团队大概率就可以从平台上借势和吃红利。但这一切的前提是你要卷进去拿到入场券。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。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、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。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7、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】
