本文分享了段学长从Java后端转型AI领域的成功经验强调了AI时代研发人员需向全栈化发展。作者通过实际案例展示了如何利用AI工具快速掌握新技能如服务端、前端、固件、模型训练等。文章指出AI是大趋势程序员应拥抱变化培养AI时代的思维和架构能力通过驾驭AI实现自我提升。最后鼓励大家行动起来在AI浪潮中找到自己的位置。评论区很多同学留言说想看学长是如何转型AI拿到60w的这不来了~图源段学长牛某网原贴这个帖子网友看完之后给予了高度评价图源牛某网如侵删实际上AI冲击之下企业要全面AI化转型研发人员自然要往AI落地方向走AI已经可以完成前后端的基础工作那么人才全栈化趋势就不可避免。大家如果有类似的困惑可以花2-3分钟进行阅读也许会给你带来新的思考。以下是原文背景段学长最开始学的Java后端后来进入百度做高级开发现在在TCL鸿鹄实验室做AI具身智能。一直在与时俱进不断提升自我。我没有转全栈我进来就默认全栈。给大家我最近预研的项目架构吧一个离线语音预研的项目里面这些东西我最开始都是不会的那么问题来了我什么都不会我是怎么在这么短的时间搞出来的我是怎么克服焦虑的接下来给大家讲讲我在AI时代的转型之路。一、大厂逼研发转全栈不是让你去背VUE、REACT语法大厂逼研发转全栈不是让你学前端、学测试、学C、学VUE其实说的也不准确不是不学是不需要像古法编程时代那么学了。比如段段最近预研的项目说实话之前我只会Java纯后端其他的都不会。但是AI的存在让我学会的成本大大降低。我做预研的技术栈是✅ 服务端Python 3.8 · FastAPI · sherpa-onnx · ONNX Runtime✅ 前端HTML / CSS / JavaScript无框架✅ 固件C · Arduino · ESP32-S3✅ 训练PyTorch → ONNX仅开发机✅ 量产 OSOpenWrt · ALSA · ubus · procd在做之前这些东西我是一窍不通于是我去找鱼佬要了个GIT链接一个成熟的demo但是和我要的有差别。但是也算黑暗中的一盏明灯因为这是一个架构思维给到我。我用AI分析项目理解架构测试运行问了一些问题比如这块是干嘛的模型怎么调用硬件怎么烧录等等。然后在此基础上调整架构逐渐适配上级要我预研的方向比如python相对于c还是太重了就把语言换成c烧录到硬件里比如离线瘦设备不能承载whisper和LLM那就降级成kws传统深度学习模型把内存压到50M左右。再比如硬件不会我就让AI帮我解读硬件画接线图什么高低电平什么烧录什么引脚什么3.3v什么接地总之用AI帮助学习。再比如大模型泛化能力很强需要的训练和微调不多但是如果是传统深度学习模型语言识别模型就比较呆就需要更多的训练和微调于是我又让AI搞方案训练模型然后调整方案最后跑通。我讲的这些东西啊不是让大家焦虑的而是告诉大家我可以大家也可以。二、为什么大厂的研发普遍感觉到内耗和无力为什么现在大家都感到无力其实我也很焦虑。因为首先大厂的绩效KPI是不等人的但是现在还处于AI野蛮生长和探索阶段这样就很难说量化指标而且大家对于AI逐渐剥夺工作感和存在感是非常恐慌的叠加AI提效大厂业绩不好缩编是情理之中的事大家都怕自己被优化。第一明确一个观点就是AI有个淘汰线低于此线直接淘汰而且这个线在不断前移我们必须让自己在线之上才能不被淘汰。第二拥抱AI不一定行但是不拥抱肯定完蛋。*第三最重要的来了无论你怎么努力你都追不上前沿科技大模型疯狂迭代新技术新技能新工作流一轮又一轮的更新。其实我觉得大可不必内耗和无力因为AI是必然趋势躲是躲不掉的不如放平心态。而且即使AI替代了一些岗位也会产生新的岗位没听说工业革命后就人口锐减全员失业了。最重要的是要在AI时代培养自己一些能力核心就是AI时代的思维和架构体系我们不需要去追逐前沿科技只要我们能把AI的新技术替换到自己的架构中就可以完成更新迭代。三、离开了AI啥都不会干了我还有价值吗基于这个问题那我反问你你为什么要离开AI正如你为什么要离开手机离开网络离开现代社会。AI已经逐渐成为新时代的基座了没人能离开AI也不需要离开难道我们走回古法编程的老路等同于现代社会你骑马别人开车这纯无稽之谈。本质上是我们对自己掌控力下降的恐惧所以我们总在想AI写的对不对AI都干了我干什么我连代码都不写了我还算程序员吗其实我们不应该这么想AI时代的能力绝对不再是手搓架构和代码而是驾驭AI。不是不需要学习语言和架构而是你要懂你要知道AI给你的对不对你至少要有辨别能力。要合理的利用AI怎么做技术选型各个选型有什么优缺点测试方案是否全面模型幻觉有没有被约束所有事情AI都可以做唯独监督和选择必须是人这就是人的价值。四、总结没所谓的你看我一个纯后端不也什么都做了硬件、软件、前端、后端、C和python、模型训练调优反正能做的不能做的都做了所以大家不要太过焦虑和内耗但是也不能太过放松在AI时代培养自己的架构思维和决策检验能力是必不可少的。补充大家看了段学长的技术总结有没有什么想法欢迎评论区留言讨论~AI时代转全栈绝对不再是每个技术栈都要吃透、花大量时间死磕细节而是看清楚AI作为一个提效工具的本质然后驾驭AI让AI辅助我们解决问题。当然所有人都身处这场技术更迭的洪流之中焦虑是无可避免的看着AI一周一个新模型、一个月一个新范式觉得自己怎么追都追不上。但是回到这篇帖子他最让佩服的不是技术多牛而是他面对“很多技术栈不会”这个事实时的行动力不是等准备好了再开始而是在做的过程中让AI补齐短板。“种一棵树最好的时机是十年前其次是现在。”借此贴与大家共勉用行动对抗焦虑如同他在帖子里说的“要在AI时代培养自己一些能力核心就是AI时代的思维和架构体系我们不需要去追逐前沿科技只要我们能把AI的新技术替换到自己的架构中就可以完成更新迭代。”AI浪潮正当前既然打不过那就加入最后最近两年互联网招人逻辑完全换了赛道只会写基础业务代码、天天做CRUD的传统开发岗位越来越少能落地AI大模型、帮公司做业务智能化的技术人成了各大大厂抢着要的香饽饽。2026年春招市场大模型相关岗位直接稳居招聘第一位AI相关岗位数量同比暴涨8.7倍在所有新经济岗位里占比从2.78%飙升到22.03%简单说10个技术岗2个都是AI大模型岗。头部大厂2026春招全员押注AI传统岗位持续缩编字节春招总共放出7000个名额研发岗480070%名额全部倾斜AI开发、AI产品人才缺口巨大腾讯春招扩招1万人技术岗扩招36%、产品岗扩招39%扩招核心全是大模型方向华为全年持续开放AI实习岗覆盖全赛道底层算力基建、大模型应用开发、LLM工程师、AI数据安全隐私等数据来源脉脉侵删不管你是写了多年代码的老程序员、刚入行的初级开发还是零基础想转行跨进互联网的普通人现在几乎所有企业招人都把 “会大模型落地” 当成硬性加分项。只会传统开发未来只会面临裁员、降薪、岗位缩减主动学大模型才能躲开内卷抓住持续多年的高薪风口。别等行业淘汰再补救现在入局正是红利期今天贴心为大家准备好了一系列AI大模型资源包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。有需要的小伙伴可以点击下方链接免费领取【保证100%免费】1、学习路线图2、视频教程网上虽然也有很多的学习资源但基本上都残缺不全的这是我自己整理的大模型视频教程上面路线图的每一个知识点我都有配套的视频讲解。都打包成一块的了不能一一展开总共300多集3、技术文档和电子书这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档有几百本都是目前行业最新的。4、LLM面试题和面经合集这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。5、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。6、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。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。以上全套大模型资料如何领取
AI转型必备：小白程序员如何借助大模型实现全栈进阶与高薪收藏！
本文分享了段学长从Java后端转型AI领域的成功经验强调了AI时代研发人员需向全栈化发展。作者通过实际案例展示了如何利用AI工具快速掌握新技能如服务端、前端、固件、模型训练等。文章指出AI是大趋势程序员应拥抱变化培养AI时代的思维和架构能力通过驾驭AI实现自我提升。最后鼓励大家行动起来在AI浪潮中找到自己的位置。评论区很多同学留言说想看学长是如何转型AI拿到60w的这不来了~图源段学长牛某网原贴这个帖子网友看完之后给予了高度评价图源牛某网如侵删实际上AI冲击之下企业要全面AI化转型研发人员自然要往AI落地方向走AI已经可以完成前后端的基础工作那么人才全栈化趋势就不可避免。大家如果有类似的困惑可以花2-3分钟进行阅读也许会给你带来新的思考。以下是原文背景段学长最开始学的Java后端后来进入百度做高级开发现在在TCL鸿鹄实验室做AI具身智能。一直在与时俱进不断提升自我。我没有转全栈我进来就默认全栈。给大家我最近预研的项目架构吧一个离线语音预研的项目里面这些东西我最开始都是不会的那么问题来了我什么都不会我是怎么在这么短的时间搞出来的我是怎么克服焦虑的接下来给大家讲讲我在AI时代的转型之路。一、大厂逼研发转全栈不是让你去背VUE、REACT语法大厂逼研发转全栈不是让你学前端、学测试、学C、学VUE其实说的也不准确不是不学是不需要像古法编程时代那么学了。比如段段最近预研的项目说实话之前我只会Java纯后端其他的都不会。但是AI的存在让我学会的成本大大降低。我做预研的技术栈是✅ 服务端Python 3.8 · FastAPI · sherpa-onnx · ONNX Runtime✅ 前端HTML / CSS / JavaScript无框架✅ 固件C · Arduino · ESP32-S3✅ 训练PyTorch → ONNX仅开发机✅ 量产 OSOpenWrt · ALSA · ubus · procd在做之前这些东西我是一窍不通于是我去找鱼佬要了个GIT链接一个成熟的demo但是和我要的有差别。但是也算黑暗中的一盏明灯因为这是一个架构思维给到我。我用AI分析项目理解架构测试运行问了一些问题比如这块是干嘛的模型怎么调用硬件怎么烧录等等。然后在此基础上调整架构逐渐适配上级要我预研的方向比如python相对于c还是太重了就把语言换成c烧录到硬件里比如离线瘦设备不能承载whisper和LLM那就降级成kws传统深度学习模型把内存压到50M左右。再比如硬件不会我就让AI帮我解读硬件画接线图什么高低电平什么烧录什么引脚什么3.3v什么接地总之用AI帮助学习。再比如大模型泛化能力很强需要的训练和微调不多但是如果是传统深度学习模型语言识别模型就比较呆就需要更多的训练和微调于是我又让AI搞方案训练模型然后调整方案最后跑通。我讲的这些东西啊不是让大家焦虑的而是告诉大家我可以大家也可以。二、为什么大厂的研发普遍感觉到内耗和无力为什么现在大家都感到无力其实我也很焦虑。因为首先大厂的绩效KPI是不等人的但是现在还处于AI野蛮生长和探索阶段这样就很难说量化指标而且大家对于AI逐渐剥夺工作感和存在感是非常恐慌的叠加AI提效大厂业绩不好缩编是情理之中的事大家都怕自己被优化。第一明确一个观点就是AI有个淘汰线低于此线直接淘汰而且这个线在不断前移我们必须让自己在线之上才能不被淘汰。第二拥抱AI不一定行但是不拥抱肯定完蛋。*第三最重要的来了无论你怎么努力你都追不上前沿科技大模型疯狂迭代新技术新技能新工作流一轮又一轮的更新。其实我觉得大可不必内耗和无力因为AI是必然趋势躲是躲不掉的不如放平心态。而且即使AI替代了一些岗位也会产生新的岗位没听说工业革命后就人口锐减全员失业了。最重要的是要在AI时代培养自己一些能力核心就是AI时代的思维和架构体系我们不需要去追逐前沿科技只要我们能把AI的新技术替换到自己的架构中就可以完成更新迭代。三、离开了AI啥都不会干了我还有价值吗基于这个问题那我反问你你为什么要离开AI正如你为什么要离开手机离开网络离开现代社会。AI已经逐渐成为新时代的基座了没人能离开AI也不需要离开难道我们走回古法编程的老路等同于现代社会你骑马别人开车这纯无稽之谈。本质上是我们对自己掌控力下降的恐惧所以我们总在想AI写的对不对AI都干了我干什么我连代码都不写了我还算程序员吗其实我们不应该这么想AI时代的能力绝对不再是手搓架构和代码而是驾驭AI。不是不需要学习语言和架构而是你要懂你要知道AI给你的对不对你至少要有辨别能力。要合理的利用AI怎么做技术选型各个选型有什么优缺点测试方案是否全面模型幻觉有没有被约束所有事情AI都可以做唯独监督和选择必须是人这就是人的价值。四、总结没所谓的你看我一个纯后端不也什么都做了硬件、软件、前端、后端、C和python、模型训练调优反正能做的不能做的都做了所以大家不要太过焦虑和内耗但是也不能太过放松在AI时代培养自己的架构思维和决策检验能力是必不可少的。补充大家看了段学长的技术总结有没有什么想法欢迎评论区留言讨论~AI时代转全栈绝对不再是每个技术栈都要吃透、花大量时间死磕细节而是看清楚AI作为一个提效工具的本质然后驾驭AI让AI辅助我们解决问题。当然所有人都身处这场技术更迭的洪流之中焦虑是无可避免的看着AI一周一个新模型、一个月一个新范式觉得自己怎么追都追不上。但是回到这篇帖子他最让佩服的不是技术多牛而是他面对“很多技术栈不会”这个事实时的行动力不是等准备好了再开始而是在做的过程中让AI补齐短板。“种一棵树最好的时机是十年前其次是现在。”借此贴与大家共勉用行动对抗焦虑如同他在帖子里说的“要在AI时代培养自己一些能力核心就是AI时代的思维和架构体系我们不需要去追逐前沿科技只要我们能把AI的新技术替换到自己的架构中就可以完成更新迭代。”AI浪潮正当前既然打不过那就加入最后最近两年互联网招人逻辑完全换了赛道只会写基础业务代码、天天做CRUD的传统开发岗位越来越少能落地AI大模型、帮公司做业务智能化的技术人成了各大大厂抢着要的香饽饽。2026年春招市场大模型相关岗位直接稳居招聘第一位AI相关岗位数量同比暴涨8.7倍在所有新经济岗位里占比从2.78%飙升到22.03%简单说10个技术岗2个都是AI大模型岗。头部大厂2026春招全员押注AI传统岗位持续缩编字节春招总共放出7000个名额研发岗480070%名额全部倾斜AI开发、AI产品人才缺口巨大腾讯春招扩招1万人技术岗扩招36%、产品岗扩招39%扩招核心全是大模型方向华为全年持续开放AI实习岗覆盖全赛道底层算力基建、大模型应用开发、LLM工程师、AI数据安全隐私等数据来源脉脉侵删不管你是写了多年代码的老程序员、刚入行的初级开发还是零基础想转行跨进互联网的普通人现在几乎所有企业招人都把 “会大模型落地” 当成硬性加分项。只会传统开发未来只会面临裁员、降薪、岗位缩减主动学大模型才能躲开内卷抓住持续多年的高薪风口。别等行业淘汰再补救现在入局正是红利期今天贴心为大家准备好了一系列AI大模型资源包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。有需要的小伙伴可以点击下方链接免费领取【保证100%免费】1、学习路线图2、视频教程网上虽然也有很多的学习资源但基本上都残缺不全的这是我自己整理的大模型视频教程上面路线图的每一个知识点我都有配套的视频讲解。都打包成一块的了不能一一展开总共300多集3、技术文档和电子书这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档有几百本都是目前行业最新的。4、LLM面试题和面经合集这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。5、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。6、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。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。以上全套大模型资料如何领取
