2025开年，AI技术打得火热，正在改变程序员的职业命运：
阿里云核心业务全部接入Agent体系；
字节跳动30%后端岗位要求大模型开发能力；
腾讯、京东、百度开放招聘技术岗，80%与AI相关……
大模型正在重构技术开发范式，传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代！
最残忍的是，业务面临转型，领导要求用RAG优化知识库检索，你不会；带AI团队，微调大模型要准备多少数据，你不懂；想转型大模型应用开发工程师等相关岗，没项目实操经验……这不是技术焦虑，而是职业生存危机！
曾经热门的开发框架、大数据工具等，已不再是就业的金钥匙。如果认为会调用API就是懂大模型、能进行二次开发，那就大错特错了。制造、医疗、金融等各行业都在加速AI应用落地，未来企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的技术人。
如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！
不出1年 “有AI项目开发经验”或将成为技术人投递简历的门槛。
风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！
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AI大模型-重塑技术人核心竞争力
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毕竟AI 时代，谁先开始，谁就能抢占先机！
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大模型能真正解决什么问题？各行业有怎样的落地场景？
2节直播课，为你展示如何利用RAG、Fine-tuning的技术来改善大语言模型的使用！解析大模型底层原理，和技术架构！剖析AI技术的应用场景，用实战经验落地AI技术。
从GPT到最火的开源模型，让你从容面对AI技术革新！
你会看到，一个个人开发者可以以怎样的力量撬动AI原生应用的全栈开发！
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Agent：是衡量大语言模型“从量变到质变”的关键，是针对特定场景的AI解决方案。在不少互联网厂商内部，智能客服都是他们最先尝试的企业级Agent项目。 -
RAG：主要应用在那些需要不断更新知识的密集场景或特定领域，它最大的优势就是不需要针对特定任务重新训练大语言模型。 -
Function Call：是指运行一段具有特定功能的代码块的行为，以增强其处理能力，实现更复杂的任务，使大模型能够集成外部工具和资源，提升交互性和实用性。
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（文：老刘说NLP）