面对1270万毕业生和AI岗位高薪扩张的双重现实AI正在改变职场规则。文章指出AI并非简单替代岗位而是将工作分为两类一类是能利用AI放大能力的人另一类是被流程重新定价的人。企业需要的是懂业务、会工具、能交付的复合型人才而非零基础会聊天者。AI压缩了低复杂度、重复型岗位但创造了大量高薪AI岗位但这些岗位需要深厚的专业知识和工具应用能力。普通毕业生应避免盲目追逐纯AI岗位而是选择将AI融入自身专业提升专业、工具和作品能力以应对AI时代的挑战。1270 万毕业生撞上 AI今年找工作难的不是没岗位是岗位变了2026 届高校毕业生预计 1270 万人比上一届增加 48 万。另一边AI 岗位又在高薪扩张。表面看这是“就业压力”和“技术红利”同时出现真正的问题是AI 正在把岗位分成两类一类是会用 AI 放大能力的人一类是被流程重新定价的人。这届毕业生很难不焦虑。一边是 1270 万人的就业规模另一边是招聘软件上越来越多的“AI 产品经理”“大模型应用工程师”“智能体运营”“AI 内容设计师”。看起来机会很多但投简历时又会发现企业要的人往往不是“零基础会聊天”而是“懂业务、会工具、能交付”。所以今天这篇不写鸡汤也不写恐吓。结论很直接AI 没有简单地让找工作更难也没有简单地创造一堆新饭碗。它正在改变职场入口的规则。1270 万不是最吓人的吓人的是岗位门槛换了教育部公开信息显示2026 届全国普通高校毕业生规模预计 1270 万人同比增加 48 万。这个数字本身已经足够大但它不是全部问题。更关键的是毕业生面对的岗位结构正在变。过去很多公司愿意招“可培养”的新人让新人从资料整理、基础运营、简单制图、初级测试、重复客服、基础文案做起。现在这些工作里相当一部分已经可以被 AI 工具加速甚至被半自动流程替代。这会带来一个很现实的变化企业不是完全不招新人而是更挑新人。以前一个新人不会做可以花几个月带现在企业会问你能不能用 AI 快速整理行业资料能不能把一份粗糙需求变成可执行方案能不能用工具做出像样的图文、表格、脚本和演示能不能检查 AI 生成内容里的错误这就是今年就业最难受的地方。不是所有岗位消失而是很多“入门台阶”被抬高了。大学生不能再只拿学历证明自己“有潜力”还要证明自己能更快进入产出状态。AI 对应届生最直接的冲击不是替代所有岗位而是压缩低复杂度、重复型、训练型岗位。过去新人用来练手的工作正在变少、变快、变贵。AI 岗位在涨但不是给所有人开的门另一个事实也要讲清楚AI 的确在创造机会。脉脉高聘发布的 2026 春招职场洞察报告显示2026 年 1 至 4 月新经济行业新发岗位量同比增长 22.6%人才供需比从 2.45 下降到 2.09意味着每个岗位对应的求职者数量有所减少。更夸张的是AI 岗位量同比增长 8.7 倍AI 科学家、自然语言处理、大模型应用工程师、AI 产品经理等岗位都在高薪区间。但这里有个误区AI 岗位多不代表“学两天提示词”就能进去。企业真正缺的是复合型人才。比如 AI 产品经理不只是会问 ChatGPT而是要懂用户需求、产品流程、数据指标和模型边界大模型应用工程师不只是会调用 API而是要懂检索、评测、权限、成本和稳定性AI 内容岗位也不是会生成图片就够了还要懂选题、审美、平台规则、事实核查和商业转化。所以 AI 岗位的增长对普通毕业生不是免费的入场券而是一张更复杂的考试卷。真正有机会的人往往不是“纯 AI 爱好者”而是原本有专业方向又能把 AI 接到自己专业里的人。会计加 AI法务加 AI设计加 AI运营加 AI机械加 AI医学影像加 AI这些组合比一句“我会用大模型”更有价值。初级岗位被重定价简历也要换写法AI 时代的简历要证明你能交付结果而不是只会罗列工具。今年很多毕业生最大的问题不是不会努力而是简历还停留在旧时代。旧简历喜欢写“熟练使用 Office”“具备沟通能力”“参与某某项目”“负责资料整理”。这些话放在 AI 时代信息量太低。企业看不出你能不能解决问题只能看到你做过一些模糊动作。更有效的写法应该变成“任务结果 工具能力 业务理解”。比如不要只写“负责公众号运营”而要写“用 AI 辅助完成 30 篇行业选题拆解筛出 8 个高互动选题最高阅读达到某个数据”不要只写“参与数据分析”而要写“用表格和 AI 工具清洗 1 万条用户反馈归纳出 5 类核心投诉并给出产品修改建议”。这不是包装而是把你的价值说清楚。AI 时代的简历最怕两种人。第一种是完全不会用工具的人企业会担心你效率跟不上。第二种是只会堆工具名的人简历写满 ChatGPT、Midjourney、Claude、Excel、Python但看不出你到底解决过什么问题。真正有用的能力是把一个模糊问题拆成步骤然后用工具交付一个结果。工具只是中间环节结果才是雇主愿意付钱的东西。“我会用 AI”已经不是优势它很快会变成默认要求。优势在于你能不能用 AI 更快做出可验证的成果。普通毕业生现在该做的不是追风口是重建能力组合普通毕业生更现实的路径是做 AI 加专业而不是盲目追纯 AI 岗位。对大多数普通毕业生来说现在最不该做的事是看到 AI 火就一头扎进“纯 AI 岗位”。纯算法、纯研究、纯大模型工程岗位门槛很高竞争者里有研究生、博士、竞赛选手和大厂实习生。普通本科生如果没有相关基础硬冲这条路投入产出比未必好。更现实的路径是选一个自己原本能进入的行业然后把 AI 变成加速器。如果你学市场营销就练 AI 选题、用户洞察、内容测试和投放复盘如果你学财会就练 AI 辅助做报表检查、合同摘要和经营分析如果你学机械、电气、材料就练 AI 辅助查文献、写实验记录、做方案对比如果你想做运营就练数据整理、流程自动化、内容生产和用户分层。这套能力组合有三个关键词专业、工具、作品。专业决定你理解什么问题工具决定你交付速度作品决定别人相不相信你。只说自己努力没有用最好拿得出一个小项目、一个分析报告、一个自动化流程、一个内容账号、一个产品原型。今年找工作拼的不只是“我是谁”而是“我已经用什么方法做成过什么事”。结论AI 没有消灭机会它在消灭低效入口AI 没有消灭机会它在重新定义什么样的新人值得被录用。1270 万毕业生遇上 AI确实不是一个轻松局面。但把问题简单说成“AI 抢饭碗”反而会误导人。真正发生的是企业不再愿意为低效、重复、慢启动的新人流程付太多钱。它们更愿意找能快速理解任务、调用工具、交付结果的人。这对毕业生很残酷但也很公平。因为 AI 把很多过去只有大公司、大团队才能做的事拆给了个人。一个学生现在可以用 AI 做行业研究、写脚本、做图表、剪视频、搭原型、跑数据。只要你愿意把这些能力变成作品普通人的起点也会被抬高。所以今年的就业建议可以压成一句话不要问 AI 会不会替代你先问你能不能用 AI 替代掉自己简历里的低价值部分。如果你还在用旧简历、旧技能、旧求职方式找工作2026 年会很难。但如果你能把 AI 变成自己的交付能力今年不是没有机会只是机会换了门牌号。你觉得 AI 时代应届生最该补的是工具能力、专业能力还是作品能力最后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！AI时代小白程序员如何逆袭？大模型学习与求职指南
发布时间：2026/5/22 22:09:21
面对1270万毕业生和AI岗位高薪扩张的双重现实AI正在改变职场规则。文章指出AI并非简单替代岗位而是将工作分为两类一类是能利用AI放大能力的人另一类是被流程重新定价的人。企业需要的是懂业务、会工具、能交付的复合型人才而非零基础会聊天者。AI压缩了低复杂度、重复型岗位但创造了大量高薪AI岗位但这些岗位需要深厚的专业知识和工具应用能力。普通毕业生应避免盲目追逐纯AI岗位而是选择将AI融入自身专业提升专业、工具和作品能力以应对AI时代的挑战。1270 万毕业生撞上 AI今年找工作难的不是没岗位是岗位变了2026 届高校毕业生预计 1270 万人比上一届增加 48 万。另一边AI 岗位又在高薪扩张。表面看这是“就业压力”和“技术红利”同时出现真正的问题是AI 正在把岗位分成两类一类是会用 AI 放大能力的人一类是被流程重新定价的人。这届毕业生很难不焦虑。一边是 1270 万人的就业规模另一边是招聘软件上越来越多的“AI 产品经理”“大模型应用工程师”“智能体运营”“AI 内容设计师”。看起来机会很多但投简历时又会发现企业要的人往往不是“零基础会聊天”而是“懂业务、会工具、能交付”。所以今天这篇不写鸡汤也不写恐吓。结论很直接AI 没有简单地让找工作更难也没有简单地创造一堆新饭碗。它正在改变职场入口的规则。1270 万不是最吓人的吓人的是岗位门槛换了教育部公开信息显示2026 届全国普通高校毕业生规模预计 1270 万人同比增加 48 万。这个数字本身已经足够大但它不是全部问题。更关键的是毕业生面对的岗位结构正在变。过去很多公司愿意招“可培养”的新人让新人从资料整理、基础运营、简单制图、初级测试、重复客服、基础文案做起。现在这些工作里相当一部分已经可以被 AI 工具加速甚至被半自动流程替代。这会带来一个很现实的变化企业不是完全不招新人而是更挑新人。以前一个新人不会做可以花几个月带现在企业会问你能不能用 AI 快速整理行业资料能不能把一份粗糙需求变成可执行方案能不能用工具做出像样的图文、表格、脚本和演示能不能检查 AI 生成内容里的错误这就是今年就业最难受的地方。不是所有岗位消失而是很多“入门台阶”被抬高了。大学生不能再只拿学历证明自己“有潜力”还要证明自己能更快进入产出状态。AI 对应届生最直接的冲击不是替代所有岗位而是压缩低复杂度、重复型、训练型岗位。过去新人用来练手的工作正在变少、变快、变贵。AI 岗位在涨但不是给所有人开的门另一个事实也要讲清楚AI 的确在创造机会。脉脉高聘发布的 2026 春招职场洞察报告显示2026 年 1 至 4 月新经济行业新发岗位量同比增长 22.6%人才供需比从 2.45 下降到 2.09意味着每个岗位对应的求职者数量有所减少。更夸张的是AI 岗位量同比增长 8.7 倍AI 科学家、自然语言处理、大模型应用工程师、AI 产品经理等岗位都在高薪区间。但这里有个误区AI 岗位多不代表“学两天提示词”就能进去。企业真正缺的是复合型人才。比如 AI 产品经理不只是会问 ChatGPT而是要懂用户需求、产品流程、数据指标和模型边界大模型应用工程师不只是会调用 API而是要懂检索、评测、权限、成本和稳定性AI 内容岗位也不是会生成图片就够了还要懂选题、审美、平台规则、事实核查和商业转化。所以 AI 岗位的增长对普通毕业生不是免费的入场券而是一张更复杂的考试卷。真正有机会的人往往不是“纯 AI 爱好者”而是原本有专业方向又能把 AI 接到自己专业里的人。会计加 AI法务加 AI设计加 AI运营加 AI机械加 AI医学影像加 AI这些组合比一句“我会用大模型”更有价值。初级岗位被重定价简历也要换写法AI 时代的简历要证明你能交付结果而不是只会罗列工具。今年很多毕业生最大的问题不是不会努力而是简历还停留在旧时代。旧简历喜欢写“熟练使用 Office”“具备沟通能力”“参与某某项目”“负责资料整理”。这些话放在 AI 时代信息量太低。企业看不出你能不能解决问题只能看到你做过一些模糊动作。更有效的写法应该变成“任务结果 工具能力 业务理解”。比如不要只写“负责公众号运营”而要写“用 AI 辅助完成 30 篇行业选题拆解筛出 8 个高互动选题最高阅读达到某个数据”不要只写“参与数据分析”而要写“用表格和 AI 工具清洗 1 万条用户反馈归纳出 5 类核心投诉并给出产品修改建议”。这不是包装而是把你的价值说清楚。AI 时代的简历最怕两种人。第一种是完全不会用工具的人企业会担心你效率跟不上。第二种是只会堆工具名的人简历写满 ChatGPT、Midjourney、Claude、Excel、Python但看不出你到底解决过什么问题。真正有用的能力是把一个模糊问题拆成步骤然后用工具交付一个结果。工具只是中间环节结果才是雇主愿意付钱的东西。“我会用 AI”已经不是优势它很快会变成默认要求。优势在于你能不能用 AI 更快做出可验证的成果。普通毕业生现在该做的不是追风口是重建能力组合普通毕业生更现实的路径是做 AI 加专业而不是盲目追纯 AI 岗位。对大多数普通毕业生来说现在最不该做的事是看到 AI 火就一头扎进“纯 AI 岗位”。纯算法、纯研究、纯大模型工程岗位门槛很高竞争者里有研究生、博士、竞赛选手和大厂实习生。普通本科生如果没有相关基础硬冲这条路投入产出比未必好。更现实的路径是选一个自己原本能进入的行业然后把 AI 变成加速器。如果你学市场营销就练 AI 选题、用户洞察、内容测试和投放复盘如果你学财会就练 AI 辅助做报表检查、合同摘要和经营分析如果你学机械、电气、材料就练 AI 辅助查文献、写实验记录、做方案对比如果你想做运营就练数据整理、流程自动化、内容生产和用户分层。这套能力组合有三个关键词专业、工具、作品。专业决定你理解什么问题工具决定你交付速度作品决定别人相不相信你。只说自己努力没有用最好拿得出一个小项目、一个分析报告、一个自动化流程、一个内容账号、一个产品原型。今年找工作拼的不只是“我是谁”而是“我已经用什么方法做成过什么事”。结论AI 没有消灭机会它在消灭低效入口AI 没有消灭机会它在重新定义什么样的新人值得被录用。1270 万毕业生遇上 AI确实不是一个轻松局面。但把问题简单说成“AI 抢饭碗”反而会误导人。真正发生的是企业不再愿意为低效、重复、慢启动的新人流程付太多钱。它们更愿意找能快速理解任务、调用工具、交付结果的人。这对毕业生很残酷但也很公平。因为 AI 把很多过去只有大公司、大团队才能做的事拆给了个人。一个学生现在可以用 AI 做行业研究、写脚本、做图表、剪视频、搭原型、跑数据。只要你愿意把这些能力变成作品普通人的起点也会被抬高。所以今年的就业建议可以压成一句话不要问 AI 会不会替代你先问你能不能用 AI 替代掉自己简历里的低价值部分。如果你还在用旧简历、旧技能、旧求职方式找工作2026 年会很难。但如果你能把 AI 变成自己的交付能力今年不是没有机会只是机会换了门牌号。你觉得 AI 时代应届生最该补的是工具能力、专业能力还是作品能力最后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】
![P7649 [BalticOI 2004] Scales (Day1) 题解](http://pic.xiahunao.cn/yaotu/P7649 [BalticOI 2004] Scales (Day1) 题解)
