2025全面进入大模型时代，一场颠覆性的生产力革命，AI大模型正在以惊人的速度改变着各行各业，正如移动互联网时代造就了无数成功的开发者，今天的大模型技术也为我们带来了前所未有的机遇，尤期是IT行业，更应抓住先机。
1. 代码不再是“手写”，而是“生成”
GitHub Copilot 已让40%的代码由AI生成，精准描述需求、调试优化AI输出。不会用大模型的程序员，就像“拒绝IDE，坚持用记事本写Java”
2. 开发效率的“断层式跃升”
重复性工作消失：单元测试、接口文档、基础CRUD代码均可自动化。1人+AI等于一个团队。
3. 技术栈的重新洗牌，招聘需求剧变：
过去：“精通Spring/MySQL”
现在：“熟悉Llama微调/Prompt工程/RAG架构”
薪资差距拉大：掌握AI工具的程序员薪资比同行高出40%~60%（2024年猎聘数据）。
4. 职业危机的另一面：机会爆发
新岗位井喷：AI工程师、大模型训练师、智能体开发……
跨界可能性：程序员+大模型=轻松切入金融、医疗、法律等高壁垒行业。
5.残酷的现实：第一批被优化的，不是初级程序员，而是“拒绝学习AI的中级工程——他们的产出效率已被AI+新人组合碾压。
那么在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？抓住A大横型的行业风口呢?
现我站收集的这套AI资源,可以帮你学习和掌握这项技术，不仅能让你站在行业前沿，还能为你的职业生涯带来巨大的回报。
第一阶段：LLM 训练与微调应用: 包含模型微调方法（SFT、LoRA等）、模型优化（量化、压缩等）、模型评估（主观、客观）。
第二阶段：RAG 检索增强生成应用: 涉及 RAG 的工作流程、工程化、系统应用、优化以及其中使用的技术（Embedding Models、Vector Store等）和工具（LlamaIndex）。
第三阶段：Agent 智能体应用: 涵盖智能体的定义、作用、架构、与大模型的结合，以及构建智能体应用的工具（Dify Workflow, LangGraph）。
第四阶段：DeepSeek + 生态应用: 强调 DeepSeek 在本地部署、多卡推理和微调方面的应用。
第五阶段：跨模态大模型应用: 涵盖多模态学习任务（例如: 音视频、图文）, 以及相关的应用领域(Affect Computing, 医学图像)。
第六阶段：简历面试指导: 提供 AI 大模型相关的简历撰写、项目经验和面试技巧指导。
第七阶段：项目案例分享: 包括企业采购智能客服系统(RAG + 检测项目), YOLO 的目标检测项目和 RAG 的法律咨询助手项目。
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