作者从事Java开发已有十年，加上本科阶段在实验室做项目的经历，就有十余年了。从最初学的JSP、HTML，到后来开始接触前后端分离项目，如Java + Vue，2018年开始使用微服务，现在又在学习一些python和机器学习的知识。可以说这些年和Java相关的技术，七七八八也学了不少，期间也做过两三年全栈开发。但是总觉得技术无止尽，有时候也心有余而力不足。

这个时代发展的太快，科技迭代的速度永远先人一步，一旦不工作一段时间，很快就会和技术脱轨。这两年学计算机相关专业的人很多，以至于这个市场都过饱和了，现在给我的感觉是，Java相关的工作真的不如前几年好找。工作机会都去哪里了？一方面是大环境不好，学Java的人多，另一方面是人工智能的崛起，分走了很多蛋糕。人工智能确实强大，我现在35%的工作都交给大语言模型来完成。

2025年的Java就业市场可以说是一片哀鸿，很多工作七八年的资深程序员也出现失业的情况，有的人还因为找不到工作而萌生了转行的想法，那究竟当前的环境，还适合学习Java吗？其实不太建议将Java作为唯一核心语言来学习，可以同时尝试学习Python，毕竟这个是人工智能的基础语言。

现在软件人才过饱和的情况下，企业招人也开始加码难度，有的小公司也开始搞一面、二面，有的甚至还有三面。参加过技术面试的人肯定都知道，面试是很耗费人精力的，这两三轮面试下来，通过了还好说，不通过又得继续新的面试。当下这个环境，很多人面试都面到几乎怀疑自我。到底是自己技术不行，还是企业要求太高了？找个工作，真的需要这么刨根问底的抠细节吗？所谓面试造火箭，工作打螺丝。相信很多人都会被问到Jvm调优，抱歉，作者真不会调优，就会扩一下内存。再者就是问Jvm内存模型，垃圾回收算法，这些都是老八股文了。

面试了这么多家公司之后，作者发现现在很多外企也开始卷八股文了，外企还喜欢问持续集成和持续交付的内容，同时很重视云平台，如微软的Azzure，亚马逊的AWS。总之现在面试全栈，基本都是从前端问到后台，再问Java基础，微服务，中间件，数据库，运维相关的经验都问一遍，如果你懂一些机器学习相关的知识，那就是大的加分项。

目前的环境，找工作的时候，HR一上来就问是不是全日制本科，这让一大波专科学历、成人自考本科的就业者大为头疼。说明现在的就业环境确实不如几年前，招聘单位为了省事，直接将学历门槛设置高来筛选候选者，这是不是就说明专科的朋友就没有机会了？答案是否定的。专科的朋友仍然有机会找到工作，无非把握两点，第一想办法提升学历；或者考含金量比较高的证书，以来提升自己进入面试阶段的机会。当然进入面试只是第一步，面试阶段同样重要，面试阶段就要拿出真实的工作能力给面试官看。

最后，提醒大家现在不要轻易裸辞，想换工作，骑驴找马是首选。

如何系统的学习大模型 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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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

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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