吴恩达指出大学教育与企业需求严重错位：企业急需AI开发者，而传统CS毕业生却难就业。AI时代程序员需掌握三项核心能力：用AI辅助快速搭建系统、掌握AI构建模块、快速原型迭代。吴恩达强调，30%的编程知识已过时，但70%的CS基础仍至关重要，最优秀的开发者是结合传统知识与AI工具的资深工程师。AI革命正在重演，基础与AI能力兼备者将赢得未来。

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近日，吴恩达发表长文，揭露科技行业的一个残酷真相：

大学还在教 2022 年的编程方式，而企业需要的是会用 AI 的开发者。

这一错位导致奇怪现象：

一边是 CS 应届生找不到工作，一边是企业高薪却招不到合适的 AI 工程师。

AI 工程师到底需要什么技能？

吴恩达面试时主要看三项能力：

1. 用 AI 辅助快速搭建软件系统

并非简单让 ChatGPT 写代码，而是把 AI 当编程助手，成倍提升开发效率。

2. 掌握 AI 构建模块

包括提示工程、RAG、评估系统、智能体工作流、机器学习，并能把这些模块做成真实应用。

3. 快速原型与迭代

能把想法迅速变成产品，并持续优化改进。

具备这些技能的人，效率远超仍用 2022 方式写代码的开发者。

吴恩达每周接触的大公司都想成批招聘这类人才；创业公司也苦于有好点子却缺工程师。

历史在重演：从打卡到键盘

编程从打卡片进化到键盘终端时，雇主一度继续招打卡程序员，但最终所有开发者都不得不转型。

AI 工程也在掀起同样巨大的变革。

有人迷信“AI 原生”应届生能碾压资深开发者。

吴恩达承认确有其事：他多次放弃 2022 式老程序员，转而录用真懂 AI 的应届生。

但他断言：最厉害的开发者不是应届生，而是那些跟上 AI 变化的资深工程师。

今天最高效的程序员，既懂计算机原理、软件架构、复杂权衡，又熟悉最新 AI 工具。

30% 知识已过时，70% 仍然重要

2022 年的大量语法记忆已不再重要，因为我们不再手写那么多代码。

但即使 30% 的 CS 知识过时，剩下的 70% 加上现代 AI 知识，才真正造就高效开发者。

就像打卡片被淘汰后，编程基础仍是键盘输码的必要条件。

不懂计算机原理，仅靠“氛围编程”无法卓越。

基础依然重要，再懂 AI 的人机会大把。

网友纷纷热议

Vincent Valentine：行业演进中必须正视的对话。

Ankur Roy：大学教语法，市场要 AI 解题者；差距在心态。毕业生应立刻用 AI 做真实项目，发作品而非等成绩。

Uday Chandra：任何领域都如此，AI 时代繁荣的是深耕基础的人，基础成了“力量倍增器”。

manoj k singhal：CS 毕业生讽刺地指责 AI 抢饭碗，结果 AI 反而成了他们找工作的救命稻草。

FERZ Consulting：所谓“技能缺口”其实是结构性缺口——培训、招聘、转型的系统没跟上。没有吸纳被替代人才的机制，我们是在裁员而非进化。

Amit：AI 原生小孩能火速出 demo，可真能扛生产环境的复杂度吗？大部分“氛围编程”产物只能算玩具。

大模型未来如何发展？普通人能从中受益吗？

在科技日新月异的今天，大模型已经展现出了令人瞩目的能力，从编写代码到医疗诊断，再到自动驾驶，它们的应用领域日益广泛。那么，未来大模型将如何发展？普通人又能从中获得哪些益处呢？

通用人工智能（AGI）的曙光：未来，我们可能会见证通用人工智能（AGI）的出现，这是一种能够像人类一样思考的超级模型。它们有可能帮助人类解决气候变化、癌症等全球性难题。这样的发展将极大地推动科技进步，改善人类生活。

个人专属大模型的崛起：想象一下，未来的某一天，每个人的手机里都可能拥有一个私人AI助手。这个助手了解你的喜好，记得你的日程，甚至能模仿你的语气写邮件、回微信。这样的个性化服务将使我们的生活变得更加便捷。

脑机接口与大模型的融合：脑机接口技术的发展，使得大模型与人类的思维直接连接成为可能。未来，你可能只需戴上头盔，心中想到写一篇工作总结”，大模型就能将文字直接投影到屏幕上，实现真正的心想事成。

大模型的多领域应用：大模型就像一个超级智能的多面手，在各个领域都展现出了巨大的潜力和价值。随着技术的不断发展，相信未来大模型还会给我们带来更多的惊喜。赶紧把这篇文章分享给身边的朋友，一起感受大模型的魅力吧！

那么，如何学习AI大模型？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，帮助他们得到了学习和成长。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。因此，我坚持整理和分享各种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。

学习阶段包括：

1.大模型系统设计
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。包括模型架构、训练过程、优化策略等，让读者对大模型有一个全面的认识。

2.大模型提示词工程
通过大模型提示词工程，从Prompts角度入手，更好发挥模型的作用。包括提示词的构造、优化、应用等，让读者学会如何更好地利用大模型。

3.大模型平台应用开发
借助阿里云PAI平台，构建电商领域虚拟试衣系统。从需求分析、方案设计、到具体实现，详细讲解如何利用大模型构建实际应用。

4.大模型知识库应用开发
以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统。包括知识库的构建、问答系统的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建智能问答系统。

5.大模型微调开发
借助以大健康、新零售、新媒体领域，构建适合当前领域的大模型。包括微调的方法、技巧、到实际应用，让读者学会如何针对特定领域进行大模型的微调。

6.SD多模态大模型
以SD多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。从模型选择、到小程序的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建多模态应用。

7.大模型平台应用与开发
通过星火大模型、文心大模型等成熟大模型，构建大模型行业应用。包括行业需求分析、方案设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建行业应用。

学成之后的收获👈

• 全栈工程实现能力：通过学习，你将掌握从前端到后端，从产品经理到设计，再到数据分析等一系列技能，实现全方位的技术提升。

• 解决实际项目需求：在大数据时代，企业和机构面临海量数据处理的需求。掌握大模型应用开发技能，将使你能够更准确地分析数据，更有效地做出决策，更好地应对各种实际项目挑战。

• AI应用开发实战技能：你将学习如何基于大模型和企业数据开发AI应用，包括理论掌握、GPU算力运用、硬件知识、LangChain开发框架应用，以及项目实战经验。此外，你还将学会如何进行Fine-tuning垂直训练大模型，包括数据准备、数据蒸馏和大模型部署等一站式技能。

• 提升编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握将提升你的编码能力和分析能力，使你能够编写更高质量的代码。

学习资源📚

1. AI大模型学习路线图：为你提供清晰的学习路径，助你系统地掌握AI大模型知识。
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