OPC要不要学vibe coding最近刷到很多大厂搞vibe coding的比赛。虽然没去现场但刷了不少作品和视频闻到一股熟悉的味儿——和五年前短视频一模一样。那时候最吃香的身份是我是一个博主现在换成了我是一个用AI做产品的人。词儿在换那股味儿没换。这股味儿背后是vibe coding正在变成全民话题。平台、资本、创业者、草根都在涌进来。vibe coding的热度已经不是一个程序员圈子的自嗨了。但热闹归热闹这股全民浪潮真的人人都该冲吗有人不这么看。有人泼冷水这是毫无意义浪费我关注的一些技术大咖对这波全民vibe coding持保留态度其中一个比喻很尖锐。现在的全民vibe coding都是散兵游泳在后院里支个小炉子瞎折腾。像中世纪中东的坩埚炼钢——偶尔才能炼出几把优质大马士革钢但背后是极大的浪费和无意义的重复劳动。因为写代码终究是有门槛的真正有价值的软件最终还是得靠组织起来、有工程能力的小团队。这个担忧有没有道理有。确实不是所有人都适合做产品确实会涌出大量粗制滥造、没人用的AI产品确实会有劳民伤财的情况。但我自己的态度也很明确我是支持这股全民vibe coding浪潮的——至少对每个OPC来说都该去了解、去碰一碰vibe coding。泡沫期里的浪费、重复劳动是红利期的标配我不纠结这个。我认为那些反对的人还是把写代码当成了造工业软件来看。而vibe coding真正的价值不在替代专业程序员在让一批原本不写代码的人开始用代码解决自己的问题。所以当我们谈论vibe coding时真正该谈论的是下面这几件事。把编程看成成品项目会误判这件事我们习惯把编程看成完整的软件作品。作品意味着完整、独立、可交付也意味着高门槛。你需要需求梳理、架构设计、编码实现、测试联调、运维部署任何一环不够好结果都会显得业余。这套想法没错。它描述的是软件工业。但大量中小团队、运营、产品、创作者需要的常常不是软件工业。他们需要的是一段能批量处理文件的脚本能让重复工作自动完成一个快速验证的小原型能让一个想法跑起来一个轻量的小工具能让自己的工作流提效。这类需求以前很少被满足不是它们不存在而是交易成本太高。一个小团队不会为了一个还没验证的想法去找人做完整项目一个普通职场人也不会为了省半小时重复工作去系统学半年编程。当成本足够低需求会显形。这就是vibe coding容易被低估的地方。它看起来像是在降低编程的技术门槛实际更像是在暴露一批过去被成本压住的长尾需求。对OPC来说那些你一直想做、但找人开发太贵、自己学编程太慢所以一直没做的轻量工具全是这类需求。但如果只把vibe coding当成自己做工具给自己用还是小看了它。软件不必是个产品。它可以像一篇文章、一条图文那样轻就是一张为你最终要卖的服务去引流、建立信任的宣传物料。我看到有一家农业公司就是这么干的这家公司做化肥一个挺新的农业品牌。他们用vibe coding做了个配复合肥的小工具——你手里有磷肥、氮肥、钾肥各自含量是多少输进去工具帮你配比出想要的复合肥比例。他们没有把这个工具当成工业软件来做。没想做成平台没想收费没想搞一套很重的系统。在他们眼里这工具更像是一篇文案、一条短视频——是营销动作里的一个轻量物料而不是一个产品。他们怎么用这工具的对外出了很多期营销内容但重点介绍的不是自家化肥而是这个配肥工具——在直播间里讲在短视频里讲。等用户因为这工具有用、进了他们的社群之后才开始说这个软件你可以免费使用采购咱们家化肥就行。套路很轻让你免费使用软件把软件作为引流拓新手段。很多农户对化肥本来就没绝对品牌忠诚“试试呗”。就这么着估计半天到一天做出来的小工具成了拓新客的新渠道效果还挺好。说到底这和以前的私域引流本质是一样的事——拿一些低价值、但用户高频刚需的商品或服务为自己真正赚钱的东西去引流。只不过过去那些用来引流的福利品形态不是软件大家也根本没想过软件能便宜到当福利品送出去。vibe coding把这扇门打开了。接口比成品更重要一个技术真正变大时经常会从产品变成接口。图片编辑以前是设计师的专属产品。后来它变成了每个运营、老师、创作者都能调用的接口。视频剪辑也类似——短视频工具没有让所有人成为导演却让大量非导演开始用视频表达。编程也会发生类似的事。不是所有人都会成为专业程序员但许多人会第一次把编程能力放进自己的工作系统里。运营账号可以有专属的批量处理脚本。课程可以有自动统计的小工具。社群可以有定制化的互动机器人。小品牌的活动可以有一段比人工更高效的自动化逻辑。这些听起来不像伟大的软件。但新工具最初改变世界时常常不是从伟大作品开始而是从很多不起眼的小用途开始。电子表格一开始也不是为了创造金融帝国它只是让人更容易试算。它真正缩短的是试错周期如果你有一个功能想法过去最困难的部分不是想象它而是让它真正跑起来。你可能知道自己想要一种自动整理数据并生成周报的工具也知道它适合自己的日常工作流。可在旧流程里这个想法离可运行的代码很远。距离远就不会频繁试错。Vibe coding把这个距离缩短了。你可以先得到十个粗略的可运行版本再判断哪个方向值得继续打磨。这个变化比单段代码的技术质量更重要。在任何创作与生产里早期版本越便宜实践者越愿意探索。探索越多意外发现越多。这也是为什么vibe coding不只是自动写代码它改变的是发现路径以前你先决定要不要投入开发资源再看见结果现在你先看见许多可运行的结果再决定哪个值得投入。这会改变人的行为。人们会开始问一些以前不会问的问题这个重复工作能不能自动化这个业务逻辑能不能快速跑个原型这个数据处理需求是否需要一个能复用的小工具工具让问题变便宜问题就会变多。新的稀缺物是判断当生成变便宜判断会变贵。这句话在文本、图片、音乐里都在这两年里都得到了验证。同样的在编程里也成立。一个人可以生成很多段代码但多数都没有留下来的理由。它们看起来能运行却不一定真的适配你的场景不一定解决真实的问题。能跑通不是足够强的标准。更好的问题是哪段逻辑真的能节省时间哪个功能匹配真实的需求哪种实现方式和自己的工作流不冲突哪一版适合快速验证哪一版值得长期打磨生成工具不会替你回答这些问题它只会把候选项放到你面前。这和创业有点像——很多创业者以为难点是做出产品后来才发现难点是判断该做哪个产品以及什么时候停止做一个看起来还不错的产品。vibe coding也会有大量看起来还不错的代码真正需要练习的是扔掉它们。对OPC来说这反而是好消息。你天天想的就是用户要什么“这个问题怎么解决”你的行业经验、商业直觉、对用户的理解比会不会写代码值钱得多。vibe coding的核心不是学代码是学提需求——你能不能用人话把一个产品描述清楚让AI给你做出来。程序员写代码能力强但他们不一定懂你的行业、懂你的用户。你懂。OPC怎么用它如果我是一个OPC我不会从做一个完整项目开始。做一个完整项目仍然太像旧世界的语言它暗示你要产出一个完美的成品。更好的起点是一个任务我想让什么事变高效、有趣、被验证如果任务是让一项重复工作提效先写的就不是完整的系统设计而是一个最小功能钩子。它不需要架构多么优雅但要足够具体能解决一个明确的小问题。接着生成许多个功能版本而不是一整套完整程序。先找那个有效点再为它补全周边逻辑。这个流程看起来不工程化但有效。它把编程从大师规划改成假设验证——这很像很多真正好用的工具诞生的方式做出许多版本保留少数有实际价值的东西。远不止多了一个做工具的手段更深层的变化发生在思维上当你开始用vibe coding你会不自觉地用系统的眼光重新看自己的业务——哪些环节能自动化哪些重复动作能变成一段可复用的逻辑你会开始做更多的流程优化把原来靠人力硬扛的事慢慢拆成小模块。这种系统建设的思维以前是工程师的专属现在OPC也能长出来。这会让很多还在靠出卖时间的OPC慢慢发掘——或者说对复利这件事找到自己的感觉。改变的不只是程序员程序员当然会被影响。新工具常常先改变边缘用户。专业用户有既有流程和标准他们更敏感地看见工具缺陷边缘用户没那么多负担只关心一件事以前做不了的事现在能不能做一点。vibe coding给非开发人员的正是这种一点。新工具常常先改变边缘用户。专业用户有既有流程和标准他们更敏感地看见工具缺陷边缘用户没那么多负担只关心一件事以前做不了的事现在能不能做一点。vibe coding给非开发人员的正是这种一点。一个运营能给自己做批量处理脚本。一个老师能做成绩自动统计工具。一个小商家能做简单的客户管理逻辑。一个社群能做专属的互动小程序。这些用途单独看都不大。但很多大变化最初都是由大量小用途堆出来的。短视频不是从电影工业内部长出来的PPT也不是从平面设计行业内部长出来的它们都先服务了很多不够专业但有表达需求的人。vibe coding也会沿着这条路走。它不会立刻让每个人都写出伟大的软件它会先让很多人第一次意识到编程逻辑也可以是自己工作系统的一部分。胡彦斌知道吗就是那个歌手。他用AI coding花了一个月做了个和粉丝互动的平台叫焰火。很多专业程序员在评论区挑刺说代码不严谨、漏洞不少。但站在他和粉丝互动的视角这些不完善、不完美反倒成了新的话题、新的内容——粉丝用着自己爱豆开发出来的软件顺手就给爱豆提需求他再vibe coding把需求实现出来。这件事本身就挺酷的。我还有个好朋友传统行业的之前从来没碰过代码连编程两个字都觉得跟自己没关系。前两天灰度到了微信小微Agent的内测就靠自然语言描述自己想要什么功能居然做出了自己的小程序。以前她是工具的使用者现在她是产品的创造者。我甚至觉得以后可能会出现一个像抖音一样的平台你往下滑刷到的不是别人拍的短视频是别人用AI做出来的小产品、小工具。过去表达和传达的方式是视频现在AI编程也可以。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
OPC必看！AI Vibe Coding是风口还是泡沫？深度解读其价值与未来！
OPC要不要学vibe coding最近刷到很多大厂搞vibe coding的比赛。虽然没去现场但刷了不少作品和视频闻到一股熟悉的味儿——和五年前短视频一模一样。那时候最吃香的身份是我是一个博主现在换成了我是一个用AI做产品的人。词儿在换那股味儿没换。这股味儿背后是vibe coding正在变成全民话题。平台、资本、创业者、草根都在涌进来。vibe coding的热度已经不是一个程序员圈子的自嗨了。但热闹归热闹这股全民浪潮真的人人都该冲吗有人不这么看。有人泼冷水这是毫无意义浪费我关注的一些技术大咖对这波全民vibe coding持保留态度其中一个比喻很尖锐。现在的全民vibe coding都是散兵游泳在后院里支个小炉子瞎折腾。像中世纪中东的坩埚炼钢——偶尔才能炼出几把优质大马士革钢但背后是极大的浪费和无意义的重复劳动。因为写代码终究是有门槛的真正有价值的软件最终还是得靠组织起来、有工程能力的小团队。这个担忧有没有道理有。确实不是所有人都适合做产品确实会涌出大量粗制滥造、没人用的AI产品确实会有劳民伤财的情况。但我自己的态度也很明确我是支持这股全民vibe coding浪潮的——至少对每个OPC来说都该去了解、去碰一碰vibe coding。泡沫期里的浪费、重复劳动是红利期的标配我不纠结这个。我认为那些反对的人还是把写代码当成了造工业软件来看。而vibe coding真正的价值不在替代专业程序员在让一批原本不写代码的人开始用代码解决自己的问题。所以当我们谈论vibe coding时真正该谈论的是下面这几件事。把编程看成成品项目会误判这件事我们习惯把编程看成完整的软件作品。作品意味着完整、独立、可交付也意味着高门槛。你需要需求梳理、架构设计、编码实现、测试联调、运维部署任何一环不够好结果都会显得业余。这套想法没错。它描述的是软件工业。但大量中小团队、运营、产品、创作者需要的常常不是软件工业。他们需要的是一段能批量处理文件的脚本能让重复工作自动完成一个快速验证的小原型能让一个想法跑起来一个轻量的小工具能让自己的工作流提效。这类需求以前很少被满足不是它们不存在而是交易成本太高。一个小团队不会为了一个还没验证的想法去找人做完整项目一个普通职场人也不会为了省半小时重复工作去系统学半年编程。当成本足够低需求会显形。这就是vibe coding容易被低估的地方。它看起来像是在降低编程的技术门槛实际更像是在暴露一批过去被成本压住的长尾需求。对OPC来说那些你一直想做、但找人开发太贵、自己学编程太慢所以一直没做的轻量工具全是这类需求。但如果只把vibe coding当成自己做工具给自己用还是小看了它。软件不必是个产品。它可以像一篇文章、一条图文那样轻就是一张为你最终要卖的服务去引流、建立信任的宣传物料。我看到有一家农业公司就是这么干的这家公司做化肥一个挺新的农业品牌。他们用vibe coding做了个配复合肥的小工具——你手里有磷肥、氮肥、钾肥各自含量是多少输进去工具帮你配比出想要的复合肥比例。他们没有把这个工具当成工业软件来做。没想做成平台没想收费没想搞一套很重的系统。在他们眼里这工具更像是一篇文案、一条短视频——是营销动作里的一个轻量物料而不是一个产品。他们怎么用这工具的对外出了很多期营销内容但重点介绍的不是自家化肥而是这个配肥工具——在直播间里讲在短视频里讲。等用户因为这工具有用、进了他们的社群之后才开始说这个软件你可以免费使用采购咱们家化肥就行。套路很轻让你免费使用软件把软件作为引流拓新手段。很多农户对化肥本来就没绝对品牌忠诚“试试呗”。就这么着估计半天到一天做出来的小工具成了拓新客的新渠道效果还挺好。说到底这和以前的私域引流本质是一样的事——拿一些低价值、但用户高频刚需的商品或服务为自己真正赚钱的东西去引流。只不过过去那些用来引流的福利品形态不是软件大家也根本没想过软件能便宜到当福利品送出去。vibe coding把这扇门打开了。接口比成品更重要一个技术真正变大时经常会从产品变成接口。图片编辑以前是设计师的专属产品。后来它变成了每个运营、老师、创作者都能调用的接口。视频剪辑也类似——短视频工具没有让所有人成为导演却让大量非导演开始用视频表达。编程也会发生类似的事。不是所有人都会成为专业程序员但许多人会第一次把编程能力放进自己的工作系统里。运营账号可以有专属的批量处理脚本。课程可以有自动统计的小工具。社群可以有定制化的互动机器人。小品牌的活动可以有一段比人工更高效的自动化逻辑。这些听起来不像伟大的软件。但新工具最初改变世界时常常不是从伟大作品开始而是从很多不起眼的小用途开始。电子表格一开始也不是为了创造金融帝国它只是让人更容易试算。它真正缩短的是试错周期如果你有一个功能想法过去最困难的部分不是想象它而是让它真正跑起来。你可能知道自己想要一种自动整理数据并生成周报的工具也知道它适合自己的日常工作流。可在旧流程里这个想法离可运行的代码很远。距离远就不会频繁试错。Vibe coding把这个距离缩短了。你可以先得到十个粗略的可运行版本再判断哪个方向值得继续打磨。这个变化比单段代码的技术质量更重要。在任何创作与生产里早期版本越便宜实践者越愿意探索。探索越多意外发现越多。这也是为什么vibe coding不只是自动写代码它改变的是发现路径以前你先决定要不要投入开发资源再看见结果现在你先看见许多可运行的结果再决定哪个值得投入。这会改变人的行为。人们会开始问一些以前不会问的问题这个重复工作能不能自动化这个业务逻辑能不能快速跑个原型这个数据处理需求是否需要一个能复用的小工具工具让问题变便宜问题就会变多。新的稀缺物是判断当生成变便宜判断会变贵。这句话在文本、图片、音乐里都在这两年里都得到了验证。同样的在编程里也成立。一个人可以生成很多段代码但多数都没有留下来的理由。它们看起来能运行却不一定真的适配你的场景不一定解决真实的问题。能跑通不是足够强的标准。更好的问题是哪段逻辑真的能节省时间哪个功能匹配真实的需求哪种实现方式和自己的工作流不冲突哪一版适合快速验证哪一版值得长期打磨生成工具不会替你回答这些问题它只会把候选项放到你面前。这和创业有点像——很多创业者以为难点是做出产品后来才发现难点是判断该做哪个产品以及什么时候停止做一个看起来还不错的产品。vibe coding也会有大量看起来还不错的代码真正需要练习的是扔掉它们。对OPC来说这反而是好消息。你天天想的就是用户要什么“这个问题怎么解决”你的行业经验、商业直觉、对用户的理解比会不会写代码值钱得多。vibe coding的核心不是学代码是学提需求——你能不能用人话把一个产品描述清楚让AI给你做出来。程序员写代码能力强但他们不一定懂你的行业、懂你的用户。你懂。OPC怎么用它如果我是一个OPC我不会从做一个完整项目开始。做一个完整项目仍然太像旧世界的语言它暗示你要产出一个完美的成品。更好的起点是一个任务我想让什么事变高效、有趣、被验证如果任务是让一项重复工作提效先写的就不是完整的系统设计而是一个最小功能钩子。它不需要架构多么优雅但要足够具体能解决一个明确的小问题。接着生成许多个功能版本而不是一整套完整程序。先找那个有效点再为它补全周边逻辑。这个流程看起来不工程化但有效。它把编程从大师规划改成假设验证——这很像很多真正好用的工具诞生的方式做出许多版本保留少数有实际价值的东西。远不止多了一个做工具的手段更深层的变化发生在思维上当你开始用vibe coding你会不自觉地用系统的眼光重新看自己的业务——哪些环节能自动化哪些重复动作能变成一段可复用的逻辑你会开始做更多的流程优化把原来靠人力硬扛的事慢慢拆成小模块。这种系统建设的思维以前是工程师的专属现在OPC也能长出来。这会让很多还在靠出卖时间的OPC慢慢发掘——或者说对复利这件事找到自己的感觉。改变的不只是程序员程序员当然会被影响。新工具常常先改变边缘用户。专业用户有既有流程和标准他们更敏感地看见工具缺陷边缘用户没那么多负担只关心一件事以前做不了的事现在能不能做一点。vibe coding给非开发人员的正是这种一点。新工具常常先改变边缘用户。专业用户有既有流程和标准他们更敏感地看见工具缺陷边缘用户没那么多负担只关心一件事以前做不了的事现在能不能做一点。vibe coding给非开发人员的正是这种一点。一个运营能给自己做批量处理脚本。一个老师能做成绩自动统计工具。一个小商家能做简单的客户管理逻辑。一个社群能做专属的互动小程序。这些用途单独看都不大。但很多大变化最初都是由大量小用途堆出来的。短视频不是从电影工业内部长出来的PPT也不是从平面设计行业内部长出来的它们都先服务了很多不够专业但有表达需求的人。vibe coding也会沿着这条路走。它不会立刻让每个人都写出伟大的软件它会先让很多人第一次意识到编程逻辑也可以是自己工作系统的一部分。胡彦斌知道吗就是那个歌手。他用AI coding花了一个月做了个和粉丝互动的平台叫焰火。很多专业程序员在评论区挑刺说代码不严谨、漏洞不少。但站在他和粉丝互动的视角这些不完善、不完美反倒成了新的话题、新的内容——粉丝用着自己爱豆开发出来的软件顺手就给爱豆提需求他再vibe coding把需求实现出来。这件事本身就挺酷的。我还有个好朋友传统行业的之前从来没碰过代码连编程两个字都觉得跟自己没关系。前两天灰度到了微信小微Agent的内测就靠自然语言描述自己想要什么功能居然做出了自己的小程序。以前她是工具的使用者现在她是产品的创造者。我甚至觉得以后可能会出现一个像抖音一样的平台你往下滑刷到的不是别人拍的短视频是别人用AI做出来的小产品、小工具。过去表达和传达的方式是视频现在AI编程也可以。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
