开年AI应用大火，让“内卷”、“取代”、“裁员”等词频频威胁着技术人的职业命运。
大批传统技术岗被降薪淘汰，大厂却一边裁员一边60K*16薪招AI大模型人才。从模型微调到AI应用场景化落地，每一个环节都在重构技术人的核心竞争力！
1、窗口期，门槛低。简历上只要能力需求达标（AI应用技术+项目经验），年龄并不是硬性要求；
2，技术托底，上手更快。比如前后端开发/测试经验，在大模型落地环节就特别吃香（用RAG提升问答准确性等）；
3，垂直领域经验加持。能更精准定位模型落地痛点（懂技术+业务），比如把Transformer嫁接到医保风控系统、用RAG改造电商智能客服……
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课程里面，拆解「金融行业的支小助」、知乎直答等热门大模型产品的技术架构，教你利用AI大模型，落地AI应用场景，快速交付业务价值！
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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。
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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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毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
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（文：老刘说NLP）