随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。面对这一趋势，程序员应该如何应对？是专注于某个领域深耕细作，还是广泛学习以适应快速变化的技术环境？又或者，我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能？让我们一起探讨程序员在AI时代如何保持并提升自身的核心竞争力吧！
在人工智能时代，程序员需要不断地学习和适应新的技术环境。这并不意味着他们必须放弃自己的专业领域，而是需要在已有的基础上进行拓展和深化。例如，一个前端开发者可以学习如何使用AI来优化用户体验；一个后端开发者可以研究如何使用AI来提高服务器性能。这样，他们不仅可以在自己的专业领域内保持领先地位，还可以为公司带来更大的价值。
另外，程序员也需要注重培养自己的软技能。虽然AI可以帮助我们完成许多任务，但它仍然无法替代人类的创造力、批判性思维和人际交往能力。因此，程序员应该努力提升这些方面的技能，以便在未来的工作中更好地与同事、客户和合作伙伴沟通和合作。
总之，在人工智能时代，程序员需要不断学习和适应新的技术环境，同时也要注重培养自己的软技能。只有这样，他们才能在竞争激烈的市场中脱颖而出，并为公司创造更大的价值。
AI大模型时代对程序员的发展带来了显著的影响和机遇。
首先，AI大模型的发展使得相关岗位需求激增，年薪水平也非常高，通常在80万到90万之间1。这表明掌握AI大模型技能对于程序员的职业发展至关重要。
程序员学习AI大模型的必要性
- 技术趋势和市场需求：AI大模型是当前技术趋势的重要组成部分，掌握这一技能对于适应市场需求至关重要。
- 解决问题和职业发展的竞争力：AI大模型能够帮助程序员更高效地解决复杂问题，提升职业竞争力。
程序员学习AI大模型的挑战和应对策略
- 理论知识缺乏：需要系统地学习机器学习、深度学习、自然语言处理等基础知识。
- 资源和工具限制：可以通过参与开源项目、参加AI竞赛或自己动手实现小项目来提升实操能力。
- 模型理解和调试的复杂性：了解如何对大模型进行调优，包括参数调整、性能优化等。
- 持续学习：关注最新的研究成果和技术动态，保持知识更新。
具体案例和成功经验
- 系统学习：通过参与开源项目、参加AI竞赛或自己动手实现小项目来巩固理论知识。
- 实践操作：通过实践操作来提升实操能力，例如使用GPT聊天、编写代码等。
- 模型调优：了解如何对大模型进行调优，包括参数调整、性能优化等。
- 持续更新：关注最新的研究成果和技术动态，保持知识更新。
如何学习AI大模型？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “？”“”等问题热议不断。
不如成为「」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高
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学习路线
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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