企业官网建设流程全解析

这几个月，我们的「大模型AI应用开发训练营」做了新更新，我们花了半年时间，自研了一个大模型训练和学习的平台（即将上线），目的只有一个：让学员们的学习效率能更加高效！

同时，我们还额外新增了两个助教，来辅助解决一些零基础同学在诸如环境配置等地方容易卡克的问题。

按照我们的课程规划，每个季度，大模型训练营的内容都会不断的更新和迭代，截止到 2026 年 2 月份，训练营的内容已经更新了 4 个大的版本，有七八个原创落地的商业级大项目，同时删除了一些 2024 年讲的但现如今已经过时的技术知识点，训练营里面还是有接近 30 周的内容。

同时，按照我一直以来的做法和你们都可以看得到我已经做到的，每个季度后续都会按照这个频率去更新内容，所有更新的内容老学员报名后两年内都不需要二次付费（哪怕超过两年了，实际上只需要付一点云服务器存储课程的费用即可续费）。

说实话，训练营这种事情，如果没有真实结果，其实很难长期做下去，但恰恰相反，这两年我们最不缺的就是学员拿到 offer 的反馈。

我整理了一下最近一段时间的真实案例，很多确实挺有代表性的。（为了避免泄露同学隐私，在争得同学允许的情况下，我们分享一些去年的offer数据）

结语：抓住大模型时代的职业机遇

AI大模型的发展不是“替代人类”，而是“重塑职业价值”——它淘汰的是重复性、低附加值的工作，却催生了更多需要“技术+业务”交叉能力的高端岗位。对于求职者而言，想要在这波浪潮中立足，不仅需要掌握Python、TensorFlow/PyTorch等技术工具，更要深入理解目标行业的业务逻辑（如金融的风险控制、医疗的临床需求），成为“懂技术、懂业务”的复合型人才。

无论是技术研发岗（如算法工程师、研究员），还是业务落地岗（如产品经理、应用工程师），大模型都为不同背景的职场人提供了广阔的发展空间。只要保持学习热情，紧跟技术趋势，就能在AI大模型时代找到属于自己的职业新蓝海。

最近两年大模型发展很迅速，在理论研究方面得到很大的拓展，基础模型的能力也取得重大突破，大模型现在正在积极探索落地的方向，如果与各行各业结合起来是未来落地的一个重大研究方向

大模型应用工程师年包50w+属于中等水平，如果想要入门大模型，那现在正是最佳时机

2025年Agent的元年，2026年将会百花齐放，相应的应用将覆盖文本，视频，语音，图像等全模态

如果你对AI大模型入门感兴趣，那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！

扫描下方csdn官方合作二维码获取哦！

给大家推荐一个大模型应用学习路线

这个学习路线的具体内容如下：

第一节：提示词工程

提示词是用于与AI模型沟通交流的，这一部分主要介绍基本概念和相应的实践，高级的提示词工程来实现模型最佳效果，以现实案例为基础进行案例讲解，在企业中除了微调之外，最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升

第二节：检索增强生成（RAG）

可能大家经常会看见RAG这个名词，这个就是将向量数据库与大模型结合的技术，通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果，这一部分主要介绍RAG架构与组件，从零开始搭建RAG系统，生成部署RAG，性能优化等

第三节：微调

预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配，那就需要通过微调来提升模型的性能，能满足定制化的需求，这一部分主要介绍微调的基础，模型适配技术，最佳实践的案例，以及资源优化等内容

第四节：模型部署

想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践，那就需要部署，模型部署分为云端部署和本地部署，部署的过程中需要考虑硬件支持，服务器性能，以及对性能进行优化，使用过程中的监控维护等

第五节：人工智能系统和项目

这一部分主要介绍自主人工智能系统，包括代理框架，决策框架，多智能体系统，以及实际应用，然后通过实践项目应用前面学习到的知识，包括端到端的实现，行业相关情景等

学完上面的大模型应用技术，就可以去做一些开源的项目，大模型领域现在非常注重项目的落地，后续可以学习一些Agent框架等内容

上面的资料做了一些整理，有需要的同学可以下方添加二维码获取（仅供学习使用）