最近刷招聘平台时，我发现一个扎心又明显的趋势：以前技术岗招聘，核心要求清一色是“能独立搭建常规系统框架”“精通数据库存储优化”“熟练掌握主流开发框架”这类传统技能；而现在，不管是后端、前端还是全栈岗位，招聘说明里几乎都多了句关键补充——“具备大模型实际应用经验者优先”。从ChatGPT引爆全球科技圈，到国内百度文心一言、阿里通义千问等自研大模型密集落地，再到金融、医疗、工业等行业专用大模型持续迭代，AI技术的扩散速度远超行业预期。而在这场技术浪潮之下，一场针对程序员群体的职业洗牌，正在加速上演。
先从企业端的核心诉求来看，降本提效已经成为不可逆的趋势，AI工具正在逐步重塑基础编程工作的流程。以前初级程序员要熬好几天才能完成的简单接口开发、CRUD重复代码编写、接口文档生成等工作，现在用Copilot、通义编程助手这类AI工具，几分钟就能生成规范的代码初稿，不仅效率提升数倍，代码的规范性和容错率还明显更高。这对刚入行的小白程序员来说，无疑是“入门寒冬”——过去靠死记硬背语法、机械练习框架就能拿到入门岗位的时代，早已一去不复返。如果新手不能快速摸透AI工具的使用逻辑，甚至连争取基础实习岗位的竞争力都会持续下滑。
更需要警惕的是，很多程序员过去花3-5年深耕的“核心硬技能”，比如特定编程语言的语法细节、某类前端框架的冷门用法、传统数据库的调优技巧等，现在都渐渐被贴上了“可替代”的标签。这些曾经被视作“职业护城河”的技能，在大模型技术面前，不可替代性正快速弱化。这也让不少程序员陷入焦虑：自己多年积累的技术沉淀，会不会在AI浪潮中快速贬值？
但其实，面对这场AI驱动的职业变革，程序员完全没必要恐慌迷茫。相反，这场变革对程序员群体而言，并非只有“被替代”的危机，更藏着突破职业天花板的绝佳机遇。当下科技行业虽有部分企业出现降本、人员优化的情况，但与大模型相关的技术岗位，却呈现出“逆势火爆”的态势——大模型开发工程师、AI应用解决方案架构师、大模型微调工程师、AI训练数据工程师等岗位，不仅招聘需求激增，薪资水平更是持续走高，不少企业甚至开出“高薪抢人”的条件。这些岗位正在打破行业传统的薪酬梯度，为有准备的程序员铺就了一条全新的职业上升通道。
这里给大家补充两个关键数据（对应配图），更直观感受大模型赛道的潜力：从岗位需求来看，2024年国内大模型相关岗位招聘需求同比增长超150%，远超传统技术岗的增长幅度；从薪资维度来看，大模型开发相关岗位的平均薪资比传统后端开发岗位高出40%-60%，头部企业的核心岗位年薪更是直接突破百万。这组数据足以说明，掌握大模型相关技能，已经成为程序员提升核心竞争力的关键。
更重要的一点是，程序员多年积累的技术功底，恰恰是学习大模型技术的“天然优势”。大家在日常工作中沉淀的代码逻辑分析能力、系统架构设计思维、数据处理与优化经验，和大模型开发所需的算法理解、数据建模、工程化落地能力高度匹配。这些过往的技术积累，不是“包袱”，而是切入AI领域的“敲门砖”。
给大家举几个真实的转型案例参考：比如熟悉分布式系统的后端程序员，在学习大模型的分布式训练架构时，能快速理解节点通信、数据分片等核心逻辑，上手速度比零基础快3倍以上；擅长数据挖掘的程序员，在处理大模型训练数据的清洗、去重、特征工程等关键环节时，能凭借过往经验快速规避数据偏差问题，找到高效的处理方案；而有后端工程化经验的程序员，在将大模型应用落地到电商、金融等实际业务系统时，能更好地解决兼容性、高并发、性能优化等痛点问题。
最后，给刚入门的小白和计划转型大模型领域的程序员提3个实操建议：第一，不用急于求成啃完所有AI知识点，先从熟练使用AI编程助手（如Copilot、通义编程）提升工作效率入手，建立对AI工具的认知；第二，系统学习大模型基础原理和核心应用场景，推荐从开源大模型（如Llama、通义千问开源版）的实操案例入手，边练边学；第三，结合自身现有技术优势选择细分方向，比如数据基础好的可以走数据标注与训练方向，工程能力强的可以主攻大模型应用开发，行业经验丰富的可以聚焦垂直行业模型微调，循序渐进完成转型。
AI浪潮下，技术迭代的速度只会越来越快，但对程序员来说，真正的核心竞争力从来不是“记住多少语法”“掌握多少框架”，而是“持续学习的能力”和“拥抱变革的心态”。抓住大模型这波技术红利，就能在职业赛道上实现弯道超车。
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。
所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。
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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。
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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
👉①.基础篇👈
基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。
👉②.进阶篇👈
接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
👉③.实战篇👈
实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
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