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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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？
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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！
-
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。
-
R
AG：
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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……
那这节课你一定要来听！
因为，留给普通程序员的时间真的不多了！
