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中华门窗网怎么做网站,使用socket登陆wordpress源码,如何设计网站制作方案,php网站建设心得体会很多管理者还在问#xff1a; “AI 会不会替代工程师#xff1f;” 更重要的问题其实是#xff1a; 当 LLM 已经能参与真实工程生产#xff0c;你的团队结构、决策方式和技术护城河是否已经过时#xff1f;这不是预测#xff0c;这是已经发生的事。一、先给管理层一个结论…很多管理者还在问“AI 会不会替代工程师”更重要的问题其实是当 LLM 已经能参与真实工程生产你的团队结构、决策方式和技术护城河是否已经过时这不是预测这是已经发生的事。一、先给管理层一个结论版LLM 不会让工程团队变小但一定会让“错误的工程组织”变得极其昂贵。从一线工程实践来看真正的变化不在工具层而在组织设计层工程节奏被极大加速技术债的形成速度同步放大个体产能差异被进一步拉大“判断力”开始取代“执行力”成为核心稀缺资源二、一个管理者必须正视的事实LLM 已经进入「严肃工程」阶段这不是 hackathon不是 demo。一线工程师已经在用 LLM写 PoC验证技术路径并行探索多种实现加速基础设施与边缘代码如果你还在组织层面“观望 AI”你已经在吃隐性亏损。三、关键判断一“全交给 AI” ≈ 快速制造 3–5 年技术债这是最容易踩的坑也是创业团队最危险的误区。在真实项目中已经反复验证AI 在复杂系统、类型系统、架构边界上 会倾向于“走捷径”代码短期可运行 长期不可维护团队越年轻越容易被“速度假象”迷惑管理结论❌ 不设边界的 AI 使用 技术债指数级增长四、关键判断二最优团队结构正在变化非常关键从实践中出现一个极其值得管理层关注的结构1 个领域专家 3 个“AI 加速型工程师”为什么这个组合有效专家负责AI 加速型工程师负责AI 没有削弱专家的价值反而放大了专家的影响力半径。管理启示招聘“能判断的人” 招聘“写得快的人”Review 能力 实现能力五、关键判断三工程管理的核心正在从「执行」转向「判断」过去你考核工程师交付速度稳定性Bug 数量在 LLM 时代这些指标会被快速稀释。新的关键能力是是否能识别真正的问题是否能拒绝错误的方向是否能提前预判复杂性爆炸点是否能为 AI 的输出兜底AI 让“写代码”变便宜但让“做正确决定”变得更值钱。六、关键判断四工艺Engineering Craftsmanship正在重新变贵一个非常反直觉但极其真实的现象当 AI 能生成“看起来像真的”代码和文档真正稀缺的是清晰度、意图与长期可维护性。这对管理者意味着什么README、设计文档、关键模块必须要求人工打磨“能跑” ≠ “可演进”没有人类审美与克制的系统 一定会在规模化时崩盘管理原则升级把“工艺”纳入技术评审把“长期演进能力”作为 OKR 的一部分七、关键判断五框架与通用方案的战略价值在下降这是 CTO / 创业者层面非常重要的一点当 LLM 可以快速生成“问题定制型代码”通用框架的性价比正在被侵蚀重框架 ≠ 高效率新的趋势是更薄的抽象更贴近问题域的代码更短生命周期、可快速替换的系统架构设计正在从“长期稳定”转向“可快速重构”。八、对创业者的一个残酷提醒AI 不会降低技术创业的门槛只会降低“平庸技术方案”的生存时间。因为Demo 更容易做复制速度更快差异化更难隐藏真正的护城河变成了对问题的理解深度系统性设计能力持续演进的工程能力人的判断与审美九、给技术管理者的一页行动清单你可以立刻检查这 7 件事我们是否明确规定了AI 可以/不可以碰的代码边界核心模块是否始终由领域专家兜底Code Review 是否从“语法正确”升级为“架构正确”是否允许工程师并行探索多个方案而不是只看第一个是否有机制阻止“短期速度换长期混乱”文档是否被当成“产品”而不是副产物我们的竞争力是工程速度还是工程判断LLM 不是工程团队的替代者它是一次残酷的放大镜放大判断力也放大错误。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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 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③ 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。④ AI大模型最新行业报告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。⑤ 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。⑥ 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。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘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。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取