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年薪154W!又一新興崗位崛起!這才是程序員未來5年最好的就業方向!

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Deepseek全球爆火

讓AI技術又一次進入了快速發展期!

百度、字節、騰訊等等巨頭互聯網公司,

紛紛接入DeepSeek,加速落地AI應用!

這讓「大模型應用開發工程師」一躍成為

炙手可熱的崗位!

DeepSeeK甚至還開出154W的高薪

挖掘會大模型技術、懂落地的AI人才!

作為技術人,

如何不被時代拋棄,享受AI技術帶來的就業紅利?!

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  • 大模型應用開發的職業前景、未來方向,開發者如何抓住機遇?

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通過了解大模型原理與核心技術 → 掌握各種AI工具 → 產品開發實操 → 持續與AI前沿信息鏈接 → 不斷學習實戰演練5個步驟,輕松成為大模型應用開發工程師!

課程里面,拆解「金融行業的支小助」、知乎直答等熱門大模型產品的技術架構,教你利用AI大模型,落地AI應用場景,快速交付業務價值!

一手數據資源、項目資料,帶你手搓全流程,自己跟著課程,復現一遍,就相當于積累了一個實戰項目經驗!學完項目經驗直接寫進簡歷里,面試不怕被問!


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技術原理+應用場景,超詳細!

大模型能真正解決什么問題?各行業有怎樣的落地場景?

2節直播課,為你展示如何利用RAG、Fine-tuning的技術來改善大語言模型的使用!解析大模型底層原理,和技術架構!剖析AI技術的應用場景,用實戰經驗落地AI技術。

從GPT到最火的開源模型,讓你從容面對AI技術革新!

你會看到,一個個人開發者可以以怎樣的力量撬動AI原生應用的全棧開發!


  • Agent:是衡量大語言模型“從量變到質變”的關鍵,是針對特定場景的AI解決方案。在不少互聯網廠商內部,智能客服都是他們最先嘗試的企業級Agent項目。

    RAG:主要應用在那些需要不斷更新知識的密集場景或特定領域,它最大的優勢就是不需要 針對特定任務重新訓練大語言模型。

    Function Call:是指運行一段具有特定功能的代碼塊的行為,以增強其處理能力,實現更復雜的任務,使大模型能夠集成外部工具和資源,提升交互性和實用性。



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與其焦慮……

不如成為「掌握AI大模型的技術人」

畢竟AI時代,誰先嘗試,誰就能占得先機!

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