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AI 狂飙突进,你的技术团队有能力顺势而上吗?| 极客时间

AI 狂飙突进,你的技术团队有能力顺势而上吗?| 极客时间

10月前

人工智能技术革命性发展,传统技术工作岗位正面临前所未有的冲击,企业人才结构与能力模型正经历一场深刻的变革,开发者在这场变革中的角色和地位也随之发生着动态转变。AI 不仅能高效完成编码、测试等任务,还能自主学习和优化,这对各行各业的开发者来说无疑是一大挑战。

当所有的行业都可以用 AI 重做一遍,技术团队未来又该何去何从?比如这里有几个例子

  • 在工业产品设计领域,利用自然语言的交互能力拓展 CAD 等设计软件的功能,可将原本需要大量人工参与的整体概念设计速度提高 80% 以上,企业是否还需要组建大规模设计团队?

  • 在金融科技领域,交易类、风险审核类、客户服务类等岗位,仅需要重复性、简单编码工作的技术人员正逐渐被机器所颠覆。反之,同时具备技术与金融的复合型人才却非常稀缺。对于技术团队,该如何掌握行业知识,提高复合型能力?

  • 在互联网领域,数据标注员正在被自己服务的 AI 所替代,如果说简单的标注可以用 AI 来完成,那么需要人工参与的数据标注行业的门槛将会不断提高,作为数据标注团队又该如何应对难度更高的数据筛选和标准工作呢?

时代变革和 AI 新风口,开发者哪些能力会增值?未来什么样的人才更稀缺?
  • 鉴别信息的能力AI 模型输出的信息存在的“毒性”和“幻觉”已不容忽视,只有扎实掌握专业理论和技术,才能有效提升对 AI 信息的辨别力,规避其潜在的负面影响。

  • 持续学习的能力每一次技术变革,不是终点,而是新的起点,面对不断迭代更新的技术浪潮,掌握学习能力并保持持续学习不再是一种选择,而是一种必备的生存和发展策略。

  • 创造 AI 与业务融合的能力所谓融合不是简单的生搬硬套,这就要求开发者不仅能够对大模型进行训练和调优,还要深入理解业务的能力,才能够通过提高模型迭代的速度,更好地服务自己的业务。

但是如何通过高效获取知识提升上述能力,成为很多开发者的烦恼。如何打造一个懂业务、懂行业、专业实力强的研发团队,成为了很多技术负责人的挑战。接触到的信息非常多,但能提升团队专业性,赋能业务增长的资源却非常少。

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《AI大模型之美》

徐文浩:bothub 创始人,布奇托网络科技创始人兼 CTO。
技能收获

● 玩转开源工具,定制 AI 智能助手

● 理解 AI 大模型的设计理念和工程方法

● 洞察未来大模型领域发展机会

● 掌握 AI 系统架构师的练级攻略

《AI大模型系统实战》

Tyler:前亚马逊应用科学家,头部大厂 AIGC 算法技术负责人、讲师
技能收获

● 通用人工智能发展趋势洞察与产品概览

● OpenAI、Stable Diffusion 等开发工具开箱即用

● 大模型实战之巧用数据实现“自主可控”的 AI 应用

● 30 段实用代码 & 1 份 AI 技术突破与实践指南

《AI 大模型应用开发实战营》

彭靖田:LangChain 开发者 | 谷歌开发者专家|谷歌出海创业加速器导师
技能收获

● 掌握大模型应用开发的核心技术
● 结合企业业务数据,开发赋能应用

● ChatGPT Plugin 开发与主流模型解析

● 从理论到实践,提升实战能力

《AI大模型企业应用实战》
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● GPT API 编程要点 + LangChain 使用技巧

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来源:AI前线

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