★ FEATURED ARTICLE 近期一位失业18个月的前端工程师自学多门语言仍难找到工作引发对程序员职业前景的担忧。文章指出AI技术取代了部分初级编程工作但并未终结程序员行业。真正有价值的是能驾驭AI、解决复杂问题、具备综合能力的程序员。文章强调拥抱技术变革、提升自身能力才是关键而非单纯抱怨职业前景。技术圈最近被一条海外消息搅得不太平。大意是一位44岁的前端工程师失业后苦苦找了18个月工作。期间他自学了Java又自学了Python想着转型自救山穷水尽时连送快递这条路都认真盘算过。故事的结局是个谁都想不到的词——悲剧。消息一传到国内“程序员要成为最烂职业”的论调立刻被顶上了风口浪尖。照例先泼盆冷水这条消息是网络转述人物细节无法逐条查证一条人命不该成为流量的燃料。所以这篇文章不去渲染个案只聊它背后那个所有人都躲不开的问题——程序员这份职业真的被判了死刑吗想理解这位工程师的困境得先明白前端这个工种的日常是什么。很长时间里前端的大量工作性质接近“翻译”设计稿翻译成页面需求文档翻译成界面一遍遍切图、排版、调样式、修小bug。活不轻松但有固定套路。而套路恰恰是AI最爱的猎物。现在的AI代码工具恰好把“翻译”这部分活全包了基础页面几分钟生成简单接口信手拈来低级bug顺手就修。对企业来说账很好算过去三个初级开发干的活如今一个会用AI的老手就能接住。初级岗位的需求就这样肉眼可见地缩水。那位44岁工程师的尴尬正在这里他最值钱的本事恰好是AI最先学会的本事。而企业现在愿意花钱抢的是能搭架构、啃复杂业务、统整套系统的人那层能力AI暂时够不着。“程序员会烂掉”这句话听着解气其实判错了对象。仔细看这场争论的正反方分歧根本不在一个层面上。喊“完了”的人看到的是简历石沉大海、初级岗位蒸发、35岁红线越来越硬全是真的。反驳的人则指出另一面AI眼下写的东西漏洞百出复杂业务读不懂完整商业软件交付不了每一个环节都还得有人兜底校验。它是效率工具不是替身。真正稀缺的工程师现在日子反而更好过——AI替他们干脏活累活他们腾出手去做需求拆解、方案设计、风险把关。两拨人说的都对因为被宣判死刑的不是“程序员”这三个字而是“只会照着文档敲代码”这一类岗位。工具革掉的是工种不是行业就像数码相机杀死了胶卷冲洗师但没杀死摄影师。把镜头拉远一点你会发现程序员只是站在这波浪潮的最前排不是唯一的靶子。机械、电气工程师同样在薪资瓶颈里打转设计、文案、配音被生成式AI冲得东倒西歪。这轮技术变革压根不是冲着某一行来的它是一场覆盖全行业的职业能力重估程序员只是先听见了枪声。再叠加互联网扩张放缓、岗位池整体收缩、年龄偏见客观存在——大龄求职者的难是好几股力量一起压出来的AI只是其中最新、也最刺眼的那一股。还有一层原因不太中听但值得说不少技术人干了十年把全部身家押在一门语言、一套框架上业务没沉淀综合能力没长进。风向一变才发现手里只有一张越来越不值钱的牌。抗风险能力薄如纸才是大龄从业者共同的软肋。说到底这场刷屏的悲剧与其当成职业讣告不如当成一记警钟。它真正宣告的是“会写代码”就能高薪的时代翻篇了。往后的赛道会明显分岔一边是能驾驭AI、深耕业务、解得了难题的人依旧被抢破头另一边是只做简单编码的人生存空间被持续挤压且跟年龄无关24岁和44岁一视同仁。所以“程序员会不会成为最烂职业”这个问题本身就问偏了。该问的是剥掉“会写代码”这层壳你身上还有多少工具拿不走的东西浪潮淘汰的从来是抱着旧能力不放的人不是整个行业。这句老话难听但每到转弯处都灵验一次。对此你怎么看评论区聊聊。大模型的知识又多又杂到底怎么学做这行久了被问最多的问题就一个大模型的知识又多又杂我到底先学啥翻了一堆资料看啥都像重点结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍零基础、应届生、转行的都适用。跟着走至少方向不乱、不瞎忙学完拿得出手。第一阶段10天初阶应用这一阶段就一个目标把大模型真正玩明白不是只会聊天那种而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。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天高阶应用这阶段正式进实战目标很实在做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库一个 agent 对话机器人。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…走完这 30 天Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用简历上也敢写大模型应用开发了。第三阶段约20天动手微调学到这你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调搞出垂直领域的专用小模型。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…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。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料第四阶段20天商业闭环部署落地技术学完落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。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…想要入坑大模型的朋友给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料1、大模型系统化学习路线2、大模型学习视频教程3、大模型学习书籍电子文档4、AI大模型最新行业报告5、大模型项目实战配套源码6、2026大模型大厂面试真题7、为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。8、适合谁学传统后端 / Java / 前端开发想转型 AI 应用大学生、应届生想拿更好的 offer产品经理、运营想武装职业竞争力技术负责人想给团队落地提效学习是反人性的但回报是真金白银。技术会更新赛道会切换但只要你先动手机会就永远站在你这边。9、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。想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料好了就写到这。路线是死的人是活的卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。
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