企业官网建设流程全解析

2026年春招显示传统开发岗位需求萎缩，AI相关岗位需求激增，但AI岗位内部也出现分化。初级开发、测试等执行型岗位面临贬值，而定义问题、高性能计算等岗位需求旺盛。程序员需从“会写代码”转向“会用AI完成业务闭环”，通过“定义”而非“执行”来提升自身价值，避免被AI替代。

今年春招季，招聘平台上出现了两个极端画面。传统开发岗位的需求在大幅萎缩，AI相关岗位的需求在快速膨胀。同一个时间点，同一个就业市场，有人在谈"简历投出去没有回音"，有人在谈"年薪百万抢不到人"。这不是两个独立的新闻，是同一场结构重组的两面。

牛客网联合BOSS直聘、智联招聘，以及脉脉高聘发布的Q1报告，把这组对比量化了。

• 塌的那头：执行型岗位在系统性贬值

几组数据放在一起看：

1. 初级前端需求同比下降65%，初级后端下降58%

2. 5-10年资深纯开发岗位需求下降52%

3. 测试工程师替代率达70%，AI工具已能自动生成80%以上测试用例

这些岗位有一个共同点：工作链路是"明确的输入→可验证的输出"。需求文档变成代码，测试计划变成测试用例，这条链路上的每一个环节，AI的效率优势都在放大。

公司不是不需要这些产出，是不再需要这么多人来完成这个转化。当一个初级前端写组件需要两小时、AI只需要两分钟，"执行"本身的价值就在系统性下降。6个月再就业率仅32%的数据说明，等岗位消失后再找下家，窗口已经很窄。

• 涨的那头：总量繁荣下的内部分化

AI岗位并非全线受益。不同方向的数据差异很大：

岗位总量暴涨不等于个体普遍受益。真正赚到溢价的是供需比极低、或需要定义问题能力的方向，不是"会AI"的人。会定义问题的人和只会执行的人，在同一张工资表上的距离正在快速拉远。

• 站在哪一头，怎么判断

54%的程序员所在公司经历了岗位优化，近40%的绩效考核已纳入AI能力指标。社科院与腾讯研究院联合发布的趋势报告将"AI技能从开发转向应用"列为第一条。技能要求的迁移方向已经明确：从"会写代码"到"会用AI完成业务闭环"。

但判断自己站在哪一头，比急着行动更重要。一个实用的自检标准：你每天最花时间的任务，AI能不能在3分钟内做到80分？如果能，这个岗位正在塌；如果不能，它正在涨。

三种处境对应三种策略：

三种策略指向同一个方向：从离AI近的地方，移到离判断近的地方。

岗位在换位置的速度，比大多数人调整自己的速度快。AI在效率上不可逆转地强，但在判断上，它没有立场。你能站多稳，取决于你离判断有多近。

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。

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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。

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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。

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