本文深入解析了新兴的Agent Maestro智能体编排师岗位揭示其年薪高达95万至220万人民币且不要求写代码的奥秘。文章指出该岗位的核心能力在于对业务的深刻理解包括流程分析、智能体训练部署、编排协调、风险校准和反馈回路设计。随着AI在企业中的广泛应用对AI应用和管理人才的需求激增相关岗位薪资大幅提升。文章列举了多种不写代码的AI相关岗位及其薪资范围强调业务理解和领域知识的重要性并提醒读者注意岗位门槛和行业发展趋势建议普通人通过在实际业务中应用AI来提升自身价值。前几天刷招聘信息一个岗位名字把我看愣了——Agent Maestro直译过来大概叫智能体编排师。我第一反应是又是什么培训机构造出来割韭菜的新概念吧结果我顺着这个词往下查还真是这个岗位的年薪区间13万到30万美元以上折合人民币差不多95万到220万相关岗位的发布量一年涨了快10倍。而且最关键的一条它明确不要求你会写代码。这就有意思了。一个不会写代码的人凭什么在AI公司拿200万今天我想把这事彻底搞明白也顺便给心动的朋友泼三盆冷静的水。先搞清楚这岗位到底干嘛的Maestro这个词本意是大师、指挥家。Agent Maestro干的活还真跟指挥家有点像——自己不拉大提琴但他要指挥一整个乐队知道什么时候谁进、什么时候谁停。这里的乐队是一群AI智能体。现在的AI已经不是你问一句它答一句的聊天机器人了企业里会部署很多个能自主干活的智能体有的负责查资料有的负责填表格有的负责给客户发邮件有的专门复核别人的结果。Agent Maestro的工作就是把这些智能体编排起来让它们协同完成一整条复杂的业务流程而他本人一行代码都不用写。这个词是美国投资人Jason Calacanis在All-In播客上带火的他原话大意是没人预见到的那份工作是一个足够懂业务、不写一行代码就能部署和管理智能体的人。我查了这个岗位需要的核心能力一共五条你可以感受一下它的门槛在哪第一流程考古。注意是考古不是看公司手册。他得把业务真实的运转方式挖出来——每个决策点在哪、有哪些例外情况、员工平时偷偷用了什么土办法绕开系统。第二训练和部署智能体用真实的历史数据喂它反复测试准确率。第三编排协调定好多个智能体之间的沟通规则。第四风险校准划清楚AI能自主到什么程度、什么情况必须升级给人。第五设计反馈回路做监控看板让上线的系统能持续改进。这五条里没有一条是技术都是对人的业务的理解。我举个具体场景你就明白了。假设一家保险公司要处理理赔以前是客户提交材料客服、核保、财务一串人手工传。现在Maestro要做的是先蹲在理赔部门看明白材料齐全的怎么走、缺一张发票怎么办、金额超过多少必须主管点头、哪些是骗保的高发情况。然后他配置一个查材料的智能体、一个算赔款的智能体、一个专门挑异常的智能体定好它们之间怎么交接再划一条线——5万元以下AI可以直接批5万元以上必须转人工。系统上线后他还得盯着看板看哪个环节出错率高再回头调。整套动作没有一行代码但一个在理赔行业没泡过几年的人根本干不了。这就是这岗位吊诡的地方门槛降低了是对程序员而言门槛升高了是对业务理解而言。想通这个岗位为什么值钱得先看懂一个大变化。麦肯锡2025年的报告说现在将近90%的组织已经在日常运营里用AI了而四年前这个比例还是个位数。这意味着把AI造出来这个阶段对绝大多数公司已经过去了现在的难题是怎么把已经买回来的AI真正用起来、管得住。我给你看几组招聘数据这个趋势特别明显。招聘机构SignalHire统计了2025到2026年的数据AI相关的领导、管理和产品岗位招聘搜索量同比涨了74%AI治理岗位的发布量涨了超过1200%提示词工程岗位涨了777%最夸张的是软件行业的商务分析师岗位量涨了超过1600%。普华永道还有个数据让我印象很深要求具备AI技能的岗位薪资溢价已经达到56%而一年前这个数字才25%。一年翻一倍还多这个涨速确实猛。为什么企业愿意给这么多钱因为它们踩过坑了——花大价钱部署了AI结果没人说得清AI做了什么决定、出错算谁的、怎么跟监管交代。这些问题写代码解决不了得靠有判断力的人。这批不用写代码的岗位都有什么Agent Maestro只是个头号选手我顺手把这一批不写代码的AI岗位都扒了一遍薪资用的是2026年美国市场的数字你可以对照看看哪个离自己最近。排在高薪区的是AI战略顾问16万到28万美元干的是评估一家公司准备好没、该怎么上AI然后直接给高管和董事会汇报。然后是AI解决方案相关的岗位17万到25万美元更多是面向客户设计方案。往下是几个中坚岗位。AI产品经理11万到22万美元他不负责造系统而是定义这个AI产品要做什么、为谁做、成功的标准是什么再盯着工程师实现。AI伦理负责人14万到20万美元做到领导岗能到22万以上工作是制定AI使用规则、检查系统有没有偏见、保证符合欧盟AI法案这类监管。提示词工程师9万到20万美元别以为就是把话说好听现在的提示词工程师要设计系统指令、推理框架还要做红队测试专门想办法把AI问崩、找出安全漏洞。再往下AI治理专员9.5万到17.5万AI自动化专员10万到18万主要用n8n、Make这类不用写代码的自动化平台搭流程AI商务分析师8万到14万负责把AI给出的结果翻译成业务决策。门槛最低的入口是AI训练师和数据标注4.5万到10万美元起。但这里要特别说明如果你本身是法律、医学、金融这类专业领域的专家去做对应领域的AI训练薪资能冲到15万美元以上——值钱的还是你的专业判断不是标注这个动作本身。国内其实也对上了。今年春招央视报道AI工程师平均招聘月薪两万出头核心岗位年薪30万到80万。而在不要求代码的应用层AI设计师资深能到年薪30万到60万大厂资深AI产品经理也是40万到80万AI内容、新媒体、视频、运营这些岗位应届普遍在七八千到一万多。有意思的是国内外的结论惊人一致2026年企业扩招的主力已经从底层算法岗转到了应用落地岗。早些年一说搞AI默认就是那几个顶尖学校的算法博士、是能徒手推公式的工程师跟普通人没什么关系。但现在真正被企业疯抢的开始出现文科生的身影学法律的去做AI合规学心理的去做对话设计和红队测试学新闻的去做AI内容的把关人甚至有原来做HR、做财务的转去管理一群数字员工。过去十几年职场里隐隐有一种程序员独尊的氛围仿佛不会代码就够不着技术红利。结果AI一出来最先被它追平的反而是写代码这件事本身而表达、共情、伦理判断、对复杂业务的拿捏这些被认为软的能力突然变成了硬通货。不是代码不值钱了是代码不再是唯一的门票。三盆冷水该泼还得泼第一盆不用写代码不等于没有门槛。你回头看看那些岗位要求——提示词工程师的底层是写作、逻辑和领域知识AI产品经理要懂商业、有数据直觉战略顾问得会给高管讲故事、算得清投入产出。AI把写代码这道墙拆了但把人的事情做明白这道坎抬高了。第二盆低端岗位正在被AI自己干掉。最基础的数据标注现在越来越多地交给AI自动完成。你要是冲着门槛低扎进纯标注很可能刚学会这个岗位就缩水了。真正留下来并且涨价的是红队测试、效果评估、专家判断这类需要人负责的环节。领域专家做训练值钱纯卖体力的标注不值钱。第三盆警惕造概念的人。那类系统学习两三个月、零基础逆袭月薪数万的说法很多出自卖课的机构。它们最爱干的事就是把一个普通岗位包装成玄乎的新名词再贩卖焦虑让你报班。今天的热门title以AI技能每年66%的演化速度三五年后大概率又会被重新定义。追一个岗位名字没意义持续学习的能力才有意义。普通人到底该怎么上车我观察这批新岗位发现它们有个共同的本质都是在当AI的班组长。活是AI干的但班组长负责派活、验收AI捅了娄子是班组长站出来担责。所以普通人最划算的上车方式先成为你现在这家公司里最懂用AI解决本行业务问题的那个人。你是做行政的就研究怎么用AI把报销、排班、周报这条流程自动化你是做销售的就用AI搭一套客户跟进和话术系统你是做财务的就让AI帮你处理对账和异常预警。当你能在真实业务里拿出我用AI把这事的效率提上去了的成果你就已经站在了那批岗位的门口而且比任何培训班学员都有说服力——因为你有别人没有的东西对一个具体行业的深度理解。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括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。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】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。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025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。4、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。5、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。适用人群第一阶段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…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。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】
AI大模型应用入门：收藏这份不写代码也能拿高薪的进阶指南！
本文深入解析了新兴的Agent Maestro智能体编排师岗位揭示其年薪高达95万至220万人民币且不要求写代码的奥秘。文章指出该岗位的核心能力在于对业务的深刻理解包括流程分析、智能体训练部署、编排协调、风险校准和反馈回路设计。随着AI在企业中的广泛应用对AI应用和管理人才的需求激增相关岗位薪资大幅提升。文章列举了多种不写代码的AI相关岗位及其薪资范围强调业务理解和领域知识的重要性并提醒读者注意岗位门槛和行业发展趋势建议普通人通过在实际业务中应用AI来提升自身价值。前几天刷招聘信息一个岗位名字把我看愣了——Agent Maestro直译过来大概叫智能体编排师。我第一反应是又是什么培训机构造出来割韭菜的新概念吧结果我顺着这个词往下查还真是这个岗位的年薪区间13万到30万美元以上折合人民币差不多95万到220万相关岗位的发布量一年涨了快10倍。而且最关键的一条它明确不要求你会写代码。这就有意思了。一个不会写代码的人凭什么在AI公司拿200万今天我想把这事彻底搞明白也顺便给心动的朋友泼三盆冷静的水。先搞清楚这岗位到底干嘛的Maestro这个词本意是大师、指挥家。Agent Maestro干的活还真跟指挥家有点像——自己不拉大提琴但他要指挥一整个乐队知道什么时候谁进、什么时候谁停。这里的乐队是一群AI智能体。现在的AI已经不是你问一句它答一句的聊天机器人了企业里会部署很多个能自主干活的智能体有的负责查资料有的负责填表格有的负责给客户发邮件有的专门复核别人的结果。Agent Maestro的工作就是把这些智能体编排起来让它们协同完成一整条复杂的业务流程而他本人一行代码都不用写。这个词是美国投资人Jason Calacanis在All-In播客上带火的他原话大意是没人预见到的那份工作是一个足够懂业务、不写一行代码就能部署和管理智能体的人。我查了这个岗位需要的核心能力一共五条你可以感受一下它的门槛在哪第一流程考古。注意是考古不是看公司手册。他得把业务真实的运转方式挖出来——每个决策点在哪、有哪些例外情况、员工平时偷偷用了什么土办法绕开系统。第二训练和部署智能体用真实的历史数据喂它反复测试准确率。第三编排协调定好多个智能体之间的沟通规则。第四风险校准划清楚AI能自主到什么程度、什么情况必须升级给人。第五设计反馈回路做监控看板让上线的系统能持续改进。这五条里没有一条是技术都是对人的业务的理解。我举个具体场景你就明白了。假设一家保险公司要处理理赔以前是客户提交材料客服、核保、财务一串人手工传。现在Maestro要做的是先蹲在理赔部门看明白材料齐全的怎么走、缺一张发票怎么办、金额超过多少必须主管点头、哪些是骗保的高发情况。然后他配置一个查材料的智能体、一个算赔款的智能体、一个专门挑异常的智能体定好它们之间怎么交接再划一条线——5万元以下AI可以直接批5万元以上必须转人工。系统上线后他还得盯着看板看哪个环节出错率高再回头调。整套动作没有一行代码但一个在理赔行业没泡过几年的人根本干不了。这就是这岗位吊诡的地方门槛降低了是对程序员而言门槛升高了是对业务理解而言。想通这个岗位为什么值钱得先看懂一个大变化。麦肯锡2025年的报告说现在将近90%的组织已经在日常运营里用AI了而四年前这个比例还是个位数。这意味着把AI造出来这个阶段对绝大多数公司已经过去了现在的难题是怎么把已经买回来的AI真正用起来、管得住。我给你看几组招聘数据这个趋势特别明显。招聘机构SignalHire统计了2025到2026年的数据AI相关的领导、管理和产品岗位招聘搜索量同比涨了74%AI治理岗位的发布量涨了超过1200%提示词工程岗位涨了777%最夸张的是软件行业的商务分析师岗位量涨了超过1600%。普华永道还有个数据让我印象很深要求具备AI技能的岗位薪资溢价已经达到56%而一年前这个数字才25%。一年翻一倍还多这个涨速确实猛。为什么企业愿意给这么多钱因为它们踩过坑了——花大价钱部署了AI结果没人说得清AI做了什么决定、出错算谁的、怎么跟监管交代。这些问题写代码解决不了得靠有判断力的人。这批不用写代码的岗位都有什么Agent Maestro只是个头号选手我顺手把这一批不写代码的AI岗位都扒了一遍薪资用的是2026年美国市场的数字你可以对照看看哪个离自己最近。排在高薪区的是AI战略顾问16万到28万美元干的是评估一家公司准备好没、该怎么上AI然后直接给高管和董事会汇报。然后是AI解决方案相关的岗位17万到25万美元更多是面向客户设计方案。往下是几个中坚岗位。AI产品经理11万到22万美元他不负责造系统而是定义这个AI产品要做什么、为谁做、成功的标准是什么再盯着工程师实现。AI伦理负责人14万到20万美元做到领导岗能到22万以上工作是制定AI使用规则、检查系统有没有偏见、保证符合欧盟AI法案这类监管。提示词工程师9万到20万美元别以为就是把话说好听现在的提示词工程师要设计系统指令、推理框架还要做红队测试专门想办法把AI问崩、找出安全漏洞。再往下AI治理专员9.5万到17.5万AI自动化专员10万到18万主要用n8n、Make这类不用写代码的自动化平台搭流程AI商务分析师8万到14万负责把AI给出的结果翻译成业务决策。门槛最低的入口是AI训练师和数据标注4.5万到10万美元起。但这里要特别说明如果你本身是法律、医学、金融这类专业领域的专家去做对应领域的AI训练薪资能冲到15万美元以上——值钱的还是你的专业判断不是标注这个动作本身。国内其实也对上了。今年春招央视报道AI工程师平均招聘月薪两万出头核心岗位年薪30万到80万。而在不要求代码的应用层AI设计师资深能到年薪30万到60万大厂资深AI产品经理也是40万到80万AI内容、新媒体、视频、运营这些岗位应届普遍在七八千到一万多。有意思的是国内外的结论惊人一致2026年企业扩招的主力已经从底层算法岗转到了应用落地岗。早些年一说搞AI默认就是那几个顶尖学校的算法博士、是能徒手推公式的工程师跟普通人没什么关系。但现在真正被企业疯抢的开始出现文科生的身影学法律的去做AI合规学心理的去做对话设计和红队测试学新闻的去做AI内容的把关人甚至有原来做HR、做财务的转去管理一群数字员工。过去十几年职场里隐隐有一种程序员独尊的氛围仿佛不会代码就够不着技术红利。结果AI一出来最先被它追平的反而是写代码这件事本身而表达、共情、伦理判断、对复杂业务的拿捏这些被认为软的能力突然变成了硬通货。不是代码不值钱了是代码不再是唯一的门票。三盆冷水该泼还得泼第一盆不用写代码不等于没有门槛。你回头看看那些岗位要求——提示词工程师的底层是写作、逻辑和领域知识AI产品经理要懂商业、有数据直觉战略顾问得会给高管讲故事、算得清投入产出。AI把写代码这道墙拆了但把人的事情做明白这道坎抬高了。第二盆低端岗位正在被AI自己干掉。最基础的数据标注现在越来越多地交给AI自动完成。你要是冲着门槛低扎进纯标注很可能刚学会这个岗位就缩水了。真正留下来并且涨价的是红队测试、效果评估、专家判断这类需要人负责的环节。领域专家做训练值钱纯卖体力的标注不值钱。第三盆警惕造概念的人。那类系统学习两三个月、零基础逆袭月薪数万的说法很多出自卖课的机构。它们最爱干的事就是把一个普通岗位包装成玄乎的新名词再贩卖焦虑让你报班。今天的热门title以AI技能每年66%的演化速度三五年后大概率又会被重新定义。追一个岗位名字没意义持续学习的能力才有意义。普通人到底该怎么上车我观察这批新岗位发现它们有个共同的本质都是在当AI的班组长。活是AI干的但班组长负责派活、验收AI捅了娄子是班组长站出来担责。所以普通人最划算的上车方式先成为你现在这家公司里最懂用AI解决本行业务问题的那个人。你是做行政的就研究怎么用AI把报销、排班、周报这条流程自动化你是做销售的就用AI搭一套客户跟进和话术系统你是做财务的就让AI帮你处理对账和异常预警。当你能在真实业务里拿出我用AI把这事的效率提上去了的成果你就已经站在了那批岗位的门口而且比任何培训班学员都有说服力——因为你有别人没有的东西对一个具体行业的深度理解。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括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。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】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。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025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。4、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。5、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。适用人群第一阶段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 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