DeepSeek的识图模式虽然目前还处于内测阶段，但已展现出强大的图像识别和推理能力，引发了广泛关注。文章重点介绍了AI大模型应用开发岗位，指出该岗位无需深入算法，只需利用成熟模型进行应用开发，门槛相对较低，且市场需求旺盛，薪资待遇优厚。对于想进入AI领域的普通人来说，这是一个值得关注的就业机会。
最近AI圈又有新动静，相信不少关注AI的朋友都刷到了：DeepSeek悄悄大范围开放了“识图模式”，一时间不少网友都在晒自己的测试截图，热度直接拉满。
不过先跟大家说清楚，这个识图模式并不是所有用户都能用上，目前还处于深度内测阶段，只有部分幸运儿拿到了测试资格，没拿到的朋友也不用急，估计用不了多久就能全面开放了。
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说到测试，就不得不提网友们的花式整活，其中有一个测试案例特别有意思：
有网友随手拍了一张图，是一个小小的木桶模型，里面只塞了一只小龙虾，把图给DeepSeek，结果却有了意外的发现：
DeepSeek确实能基本看懂图片的内容，知道图里有木桶和小龙虾，但让人忍俊不禁的是，它最后给出的答案里，居然带着一个疑问：“这个木桶里有很多小龙虾？”，还贴心给了相关的小建议。
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从这一点就能看出来，现在的AI大模型已经不只是“认图”那么简单了，还拥有了扩展性思维，能结合日常常识去思考，这可比单纯的图像识别厉害多了。
当然，也有不少网友吐槽，说这个识图模式还有一些小问题，比如有时候会认错细节，或者推理出现小偏差。
但不可否认的是，这些小瑕疵，丝毫掩盖不了AI大模型越来越牛的事实。
AI大模型的飞速发展，除了给我们带来新鲜感，更直接的影响就是，与之相关的行业，乘着这股东风，成了当下的香饽饽。
而技术再厉害，最终还是要落地到实际应用中，而这就催生了大量的相关岗位需求，其中最值得普通人关注的，就是AI大模型应用开发岗位。
01
不用啃算法！这个AI岗位比算法岗更“友好”
很多人一听到AI相关岗位，就觉得门槛很高，需要懂复杂的算法、会写密密麻麻的代码，想想就头大。
但AI大模型应用开发岗位，这个岗位的核心工作，就是“拿来主义”：
利用市面上已经成熟的AI大模型，结合实际需求，开发出各种实用的AI应用，属于大模型的落地环节。
简单来说，这个岗位是“用工具”，难度和门槛都低了不少，普通人也能尝试入门。
02
大模型开发成本高，“落地岗”才是真风口
可能有人会问，为什么这个岗位突然就火了？
其实答案很简单——现在大模型开发的成本实在太高了。
不管是算力、数据，还是专业的算法人才，都是一笔巨大的投入，普通企业根本承受不起。
而且现在市面上已经有很多成熟的好模型了，更需要的是有人能把这些现成的模型用起来，落地到具体的业务中，创造实际价值。
所以在这个时候，大模型的落地环节，自然就成了香饽饽，相关岗位的需求也跟着暴涨。
03
薪资太诱人！猎聘显示最高年薪可达70W+
岗位火不火，薪资最有说服力。
最近我去猎聘上查了一下，目前AI大模型应用开发工程师的招聘需求特别旺盛，而且薪资待遇高得让人羡慕。
根据猎聘最新的在招岗位显示，这个岗位的最高年薪甚至能达到70W+。
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而且这个岗位的门槛并没有想象中那么高，只要愿意学习，掌握相关的应用开发工具和框架，也能快速入门，对于想蹭AI风口的普通人来说，无疑是一个绝佳的机会。
其实从DeepSeek的识图模式，就能看出AI大模型的发展速度有多快，而随之而来的，就是一个又一个的就业风口。
AI大模型应用开发岗位，不用啃复杂算法，薪资又高，而且需求还在不断增加，绝对是当下最值得关注的岗位之一。
不用羡慕那些拿着高薪的AI从业者，只要找对方向，普通人也能抓住AI风口，实现职场逆袭。
技术的发展从来不是为了淘汰人，而是为了给我们提供更多的机会，就看我们能不能抓住它。
最后
如果说程序员已经是高薪职业，那么干AI的程序员，就是高薪中的高薪。
现在的市场，已经用数据给程序员指明了方向：学AI大模型，就是冲刺高薪的最优解！
看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer，很多人心里都动了心，但真正的难题来了：零基础小白不知道从哪入门？有基础的程序员找不到系统学习路径？实战项目练手无门？面试不知道考什么？
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四阶段精细化学习规划（附时间节点，可直接照做）
结合上述资源，给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划，总时长约2个月，小白可循序渐进，程序员可根据自身基础调整节奏，高效掌握大模型核心能力，快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。
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
- …
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6、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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