作者分享了自己从一名普通程序员通过学习AI大模型技术实现薪资大幅提升的经历。文章指出AI大模型时代程序员最危险的不是被AI取代而是重复写业务代码而不自知。作者从ChatGPT出现后的警醒到学习Python、深度学习再到研究大模型底层架构和应用最终转向算法方向实现了从全栈到AI大模型开发的转变薪资提升至原来的三倍。文章强调AI时代程序员需要不断学习理解AI能改变什么连接业务、工程、数据和AI才能抓住翻身机会。五年前我刚毕业连一份像样的工作都不好找。五年后AI 大模型让我把薪资做到了以前想都不敢想的水平。中间没有一夜暴富。也没有什么天才逆袭。我只是突然意识到一件事普通程序员最危险的不是 AI 来了。而是 AI 来了你还在重复写一样的业务代码。毕业后牛马的日常因为业务和项目越来越相似我每天做的事情逐渐变成了固定循环需求来了改页面。表结构变了加字段。接口不够补接口。逻辑差不多就翻出以前的代码改一改。时间久了我也渐渐变成了大家口中的业务开发。说得好听一点是全栈说得直白一点就是一直在重复写差不多的功能。以前我以为这没什么问题。程序员嘛不就是写代码、改需求、修 bug 吗日子谈不上多精彩但也过得去。拿着过万的工资在当时的我看来已经算是一种不错的稳定。所以我就这样一直维持着现状。加班到凌晨不舍得打滴只能做夜巴直到 ChatGPT 出现时间来到 2023 年ChatGPT 横空出世。说实话一开始我并没有太在意它。当时的我只是把它当成一个更聪明一点的搜索引擎或者说是一个能帮我整理问题的百科全书。而且那时候它确实还有很多问题——回答会出错逻辑会混乱代码也不一定能跑。所以我并没有把它当成什么真正的威胁只是想着哦又来了一个新工具。然后继续写我的业务代码继续复制我的代码片段继续更新我的代码库。我相信在大模型真正爆发之前很多程序员都有自己的代码片段库。遇到登录模块复制一套遇到权限模块复制一套遇到导入导出复制一套遇到分页查询再复制一套。那时候我以为这就是经验。现在回头看那更像是一种惯性。半年后我才发现事情不对劲半年后再回头看事情已经变了。GPT 开始支持上下文不再像从前一样说完上句就忘了你在聊什么。Copilot 出来了能根据注释、函数名、上下文快速帮你补全代码。各种大模型工具也开始能总结文章、提取信息、生成结构化表格。当时看起来这些好像都只是小功能。但现在再看这几件事背后的意义完全不一样——GPT 支持上下文意味着大模型开始具备阅读长文章的能力。Copilot 补全代码意味着大模型开始具备智能体的雏形。结构化处理文本意味着大模型开始能接手一部分人类日常的信息处理工作。可惜以我当时的认知根本没有看到这些变化背后真正的风暴。我依然每天复制代码依然重复做着类似的业务依然觉得自己的工作很稳定。直到后来我才意识到那只蝴蝶其实早就开始扇动翅膀了。只是我没有听见风声。真正让我震惊的是 DeepSeek2025 年春节我记得很清楚。那时候我朋友准备结婚我提前回到了老家。不得不说远程办公给了我不少摸鱼时间也正是那个时候我第一次尝试在自己电脑上部署了一个小参数模型。一开始我只是想试试看。结果我震惊了。那一瞬间我脑子里全是贾维斯。星期五。钢铁侠的智能管家。尤其是 DeepSeek 生成代码的能力真的让我有点不敢相信。年前原本需要我慢慢处理的工作它在短短 30 分钟内就帮我完成了。而且代码比我平时写得更简洁结构更清晰规范性也更好甚至还帮我发现了几个自己都没有注意到的 bug。那一刻我突然意识到我好像已经走在时代后面了。甚至说得更直接一点我可能快要被时代抛弃了。但我也意识到这是一次机会DeepSeek 兴起之后国内关于人工智能的讨论越来越多。大模型、AI 应用、智能体、RAG、私有化部署这些词开始频繁出现。大量企业也开始观望这场技术风暴——有些公司想降本增效有些公司想做智能客服有些公司想做知识库问答有些公司想把原来的业务流程自动化。我突然意识到虽然我已经落后了一步但我并不是完全没有机会。至少我比很多人更早意识到了风口的到来。于是在接下来的半年里我做了一个很大的决定。我辞去了工作。靠着毕业几年攒下来的积蓄我开始系统学习人工智能。几个小伙伴一起学习到凌晨从全栈开发到 AI 大模型开发学累的时候突然有一道光透过窗帘打了进来因为之前有开发经验转换编程语言时并没有花太多力气。Python 上手很快工程结构能看懂接口调用也不陌生。甚至在前期学习机器学习、深度学习的时候也比我想象中顺利很多。当我把这些前置知识慢慢打通之后终于来到了这个时代真正的主角面前。它的名字叫大模型。一个人类创造出来但直到今天也没有完全解释清楚它到底如何运作的怪物。我开始研究它的底层架构Transformer残差连接注意力机制EmbeddingToken预训练微调。这些以前听起来很遥远的概念开始一点点变得具体。同时我也在学习大模型落地相关的能力。比如Prompt 提示词RAG 检索增强生成Agent 智能体Memory 记忆机制Function CallMCPSkillLangChain工作流编排这些东西学着学着我突然发现原来我以前做的很多传统项目都可以被重新做一遍。而且不是简单地换个技术栈而是把原来的功能改造成 AI 自动化流程。以前的屎山代码现在可能只需要一个工作流在老师的指导下我开始把以前做过的传统项目一个个改造成 AI 自动化项目。以前需要写很多 if else 的地方现在可以交给大模型判断。我第一次感受到代码并不是消失了而是它的位置变了。以前我写代码是为了直接完成业务逻辑。现在我写代码更像是在搭建一个系统让大模型在规则之内完成任务。我需要做的事情也从写死逻辑变成了约束模型——约束这个无所不知但又经常会跑偏的怪物。这也是我第一次真正理解AI 大模型开发不是简单调用一个接口。它需要你懂工程懂模型能力边界也要懂如何让一个不稳定的模型稳定地完成任务。后来我又看向了算法方向逐渐地我不再满足于只在应用层面约束大模型。因为我发现应用层的很多能力未来一定会被更强的模型继续吞掉。今天你写十个提示词解决的问题明天可能一个更强的模型直接就能解决今天你搭一个复杂流程跑通的任务明天可能一个端到端模型就能完成。所以我开始思考这条路的尽头真的只是调用大模型 API 吗后来我把目光看向了算法方向。也就是训练模型。这时候我以前为了面试背过的那些八股文突然开始活过来了。以前我觉得这些东西有什么用面试背完不就忘了吗实际开发又用不上。但当我真正开始接触模型训练、微调、强化学习、模型编辑的时候才发现不是八股文没用而是我以前的眼界还没有触碰到那个层次。那些曾经只停留在面试题里的概念开始在实践中不断地运动。大模型在我眼里变了一个样子从应用到算法大模型在我眼中逐渐变了。一开始它像是一个拿着我给它资料的小孩子——我给它什么它就根据什么回答。后来它越来越像一个拥有领域判断能力的专家——可以基于资料分析问题可以根据上下文做判断可以调用工具完成任务可以在某个垂直领域里表现得比很多普通人更专业。而我的代码也因为大模型能力的增强变得越来越简洁。越来越偏向系统设计和流程约束。我开始沉迷于微调强化学习模型编辑模型训练大模型应用工程化。我的薪资也随着认知和能力的提升慢慢发生了变化。等我反应过来的时候薪水已经是之前做全栈工程师时的三倍。这是我以前想都不敢想的事情。30K在深圳的offer原来程序员不是没有机会而是不能一直停在原地在我原本的计划里我其实没有太大的野心。我想的是在大城市摸几年鱼。等到 35 岁以后就回老家。开个小店。偶尔帮大学生写写期末作业。日子过得去就行。这就是我以前给自己设定的人生路线。但现在一切好像都变了。那些原本对我来说很遥远的东西突然变得没那么遥远了。买房子有自己的小院开自己的车去想去的地方牵起她的手走向自己想要的生活。这些以前看起来像是奢望的画面现在好像真的开始慢慢靠近。写在最后我不是天才也不是一开始就懂 AI。我只是一个很普通的 CRUD 程序员。写过屎山代码。复制过代码片段。也曾经觉得自己只要稳定上班就可以一直这样过下去。但 AI 时代来了之后我才发现真正危险的不是 AI 会不会取代程序员。真正危险的是你明明已经看到变化却还假装什么都没有发生。AI 不会让所有程序员失业但它一定会淘汰一批还停留在原地的人。如果你现在还是一个普通开发者还在每天重复 CRUD还在担心自己的未来我想说的是你不一定要立刻成为算法专家也不一定要马上去训练大模型但你至少要开始理解 AI、理解大模型、理解它能改变什么也理解自己该往哪里升级。因为未来的程序员不只是写代码的人而是能把业务、工程、数据和 AI 连接起来的人。而这也许就是普通程序员下一次翻身的机会。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】
从全栈到高薪：普通程序员如何抓住AI大模型风口，收藏这份进阶指南！
作者分享了自己从一名普通程序员通过学习AI大模型技术实现薪资大幅提升的经历。文章指出AI大模型时代程序员最危险的不是被AI取代而是重复写业务代码而不自知。作者从ChatGPT出现后的警醒到学习Python、深度学习再到研究大模型底层架构和应用最终转向算法方向实现了从全栈到AI大模型开发的转变薪资提升至原来的三倍。文章强调AI时代程序员需要不断学习理解AI能改变什么连接业务、工程、数据和AI才能抓住翻身机会。五年前我刚毕业连一份像样的工作都不好找。五年后AI 大模型让我把薪资做到了以前想都不敢想的水平。中间没有一夜暴富。也没有什么天才逆袭。我只是突然意识到一件事普通程序员最危险的不是 AI 来了。而是 AI 来了你还在重复写一样的业务代码。毕业后牛马的日常因为业务和项目越来越相似我每天做的事情逐渐变成了固定循环需求来了改页面。表结构变了加字段。接口不够补接口。逻辑差不多就翻出以前的代码改一改。时间久了我也渐渐变成了大家口中的业务开发。说得好听一点是全栈说得直白一点就是一直在重复写差不多的功能。以前我以为这没什么问题。程序员嘛不就是写代码、改需求、修 bug 吗日子谈不上多精彩但也过得去。拿着过万的工资在当时的我看来已经算是一种不错的稳定。所以我就这样一直维持着现状。加班到凌晨不舍得打滴只能做夜巴直到 ChatGPT 出现时间来到 2023 年ChatGPT 横空出世。说实话一开始我并没有太在意它。当时的我只是把它当成一个更聪明一点的搜索引擎或者说是一个能帮我整理问题的百科全书。而且那时候它确实还有很多问题——回答会出错逻辑会混乱代码也不一定能跑。所以我并没有把它当成什么真正的威胁只是想着哦又来了一个新工具。然后继续写我的业务代码继续复制我的代码片段继续更新我的代码库。我相信在大模型真正爆发之前很多程序员都有自己的代码片段库。遇到登录模块复制一套遇到权限模块复制一套遇到导入导出复制一套遇到分页查询再复制一套。那时候我以为这就是经验。现在回头看那更像是一种惯性。半年后我才发现事情不对劲半年后再回头看事情已经变了。GPT 开始支持上下文不再像从前一样说完上句就忘了你在聊什么。Copilot 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上手很快工程结构能看懂接口调用也不陌生。甚至在前期学习机器学习、深度学习的时候也比我想象中顺利很多。当我把这些前置知识慢慢打通之后终于来到了这个时代真正的主角面前。它的名字叫大模型。一个人类创造出来但直到今天也没有完全解释清楚它到底如何运作的怪物。我开始研究它的底层架构Transformer残差连接注意力机制EmbeddingToken预训练微调。这些以前听起来很遥远的概念开始一点点变得具体。同时我也在学习大模型落地相关的能力。比如Prompt 提示词RAG 检索增强生成Agent 智能体Memory 记忆机制Function CallMCPSkillLangChain工作流编排这些东西学着学着我突然发现原来我以前做的很多传统项目都可以被重新做一遍。而且不是简单地换个技术栈而是把原来的功能改造成 AI 自动化流程。以前的屎山代码现在可能只需要一个工作流在老师的指导下我开始把以前做过的传统项目一个个改造成 AI 自动化项目。以前需要写很多 if else 的地方现在可以交给大模型判断。我第一次感受到代码并不是消失了而是它的位置变了。以前我写代码是为了直接完成业务逻辑。现在我写代码更像是在搭建一个系统让大模型在规则之内完成任务。我需要做的事情也从写死逻辑变成了约束模型——约束这个无所不知但又经常会跑偏的怪物。这也是我第一次真正理解AI 大模型开发不是简单调用一个接口。它需要你懂工程懂模型能力边界也要懂如何让一个不稳定的模型稳定地完成任务。后来我又看向了算法方向逐渐地我不再满足于只在应用层面约束大模型。因为我发现应用层的很多能力未来一定会被更强的模型继续吞掉。今天你写十个提示词解决的问题明天可能一个更强的模型直接就能解决今天你搭一个复杂流程跑通的任务明天可能一个端到端模型就能完成。所以我开始思考这条路的尽头真的只是调用大模型 API 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连接起来的人。而这也许就是普通程序员下一次翻身的机会。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】
