个人自我介绍

鄙人出生于南方小乡镇，为了走出小镇，在当地够拼够努力，不是自夸，确确实实也算得上“别人家的小孩”，至少在学习这件事情少，没有要家里人操过心。

高考特别顺利，一个老牌985，具体哪个学校就不说了，不想给母校丢脸。毕业后，也算是“风光”地进入了字节跳动。做的是运维测试。

在职期间

刚入职的时候真的信心满满💪👏⛽️，但才3天就感受到了互联网头部公司的强度不是一般的大😭😭。明面上的早十晚八工作制完全不存在，研发岗位晚10点办公室的人还都整齐坐着。23点下班算是常态，部分带我的大佬晚上一两点都还能收到他们的讯息，就一个字：卷！四个字：卷到离谱！

除了工作时长上的卷还有就是来自精神上的压力，动不动就是周会、述职、以及OKR。离职之后再看跟learder的对话框，全是工作相关，目标完成度对齐，强有力的push push push，没有一丝丝人情味，要窒息了…😞😞

抛开工作，字节的伙食还算OK的哦，三个多月胖了8斤，也有可能和久坐有关。

为何离职

入职前就知道字节和心脏只能有一个跳动，只是没想到11月初的时候就已经感觉到力不从心了🐶，每一个被闹钟吵醒的清晨，我的第一反应都是今天有没有什么正当理由可以请假不去上班呢，甚至同事生个病我都要羡慕🐻，最终都还是向现实屈服老老实实上班，然后就是到公司打开电脑就开始疲惫上班，所以坐牢的高配版大概就是上班吧？！而且三个多月的时间里，我逐渐都快跟我的朋友们失联了，工作日的晚上没空约，周末约不动。我渐渐发现我的生活只剩工作了，而工作又没有一丝丝快感，由于压力大而失眠都开始成为常态，最终还是决定裸辞，停下来歇一歇。

转行？

在离职字节之前，我很慌。我想学点新东西，也许十年后二十年后还能用上我的专业背景，做点特别的事情。

我早在大学就开始自媒体发文，追求工作之外的价值。并在公众号上小赚了一笔钱，直到现在每个月都有固定的广告收入。

因为工作的不满足，交友的需求也开始出现，认识了一些不同行业不同背景不同国籍的朋友。世界很大，我很渺小。

想去读研，也许可以当老师，不行也可以想办法去做科研。想换专业读研，国内要考，国外太贵。想转行。

找了一些朋友聊，但做决定的只有自己。

刚好最近DeepSeek的爆火带动了大模型行业兴起，再加上作为新兴行业，AI大模型领域的专业人才相对稀缺，我要是现在入行了，也是站上了风口，吃上了红利，而且现在市场上对这类人才的需求远远超过了供给，这直接导致了该领域内的薪资水平普遍较高。

所以我毅然决然，头也不回的投进了大模型的怀抱。

大模型学习

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。

2026年AI行业最大的机会，毫无疑问就在应用层！

字节跳动已有7个团队全速布局Agent

大模型岗位暴增69%，年薪破百万！

腾讯、京东、百度开放招聘技术岗，80%与AI相关……

如今，超过60%的企业都在推进AI产品落地，而真正能交付项目的 大模型应用开发工程师 **，**却极度稀缺！

落地AI应用绝对不是写几个prompt，调几个API就能搞定的，企业真正需要的，是能搞定这三项核心能力的人：

✅RAG：融入外部信息，修正模型输出，给模型装靠谱大脑

✅Agent智能体：让AI自主干活，通过工具调用（Tools）环境交互，多步推理完成复杂任务。比如做智能客服等等……

✅微调：针对特定任务优化，让模型适配业务

目前，脉脉上有超过1000家企业发布大模型相关岗位，人工智能岗平均月薪7.8w！实习生日薪高达4000！远超其他行业收入水平！

技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！

具备AI能力的程序员，比传统开发高出不止一截！有的人早就转行AI方向，拿到百万年薪！👇🏻👇🏻

AI浪潮，正在重构程序员的核心竞争力！现在入场，仍是最佳时机！

我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～

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】

⭐️从大模型微调到AI Agent智能体搭建

剖析AI技术的应用场景，用实战经验落地AI技术。从GPT到最火的开源模型，让你从容面对AI技术革新！

大模型微调

• 掌握主流大模型（如DeepSeek、Qwen等）的微调技术，针对特定场景优化模型性能。

• 学习如何利用领域数据（如制造、医药、金融等）进行模型定制，提升任务准确性和效率。

RAG应用开发

• 深入理解检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，构建高效的知识检索与生成系统。
• 应用于垂类场景（如法律文档分析、医疗诊断辅助、金融报告生成等），实现精准信息提取与内容生成。

AI Agent智能体搭建

• 学习如何设计和开发AI Agent，实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。
• 构建垂类场景下的智能助手（如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等）。

如果你也有以下诉求：

快速链接产品/业务团队，参与前沿项目

构建技术壁垒，从竞争者中脱颖而出

避开35岁裁员危险期，顺利拿下高薪岗

迭代技术水平，延长未来20年的新职业发展！

……

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！

立即扫码，即可免费预约

「AI技术原理 + 实战应用 + 职业发展」

「大模型应用开发实战公开课」

👇👇

👍🏻还有靠谱的内推机会+直聘权益！！

完课后赠送：大模型应用案例集、AI商业落地白皮书