2026/4/6 4:15:13
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2025年下半年尤其是这个冬天#xff0c;朋友圈里关于大模型的喧嚣明显少了。
没人再动不动就说“AI将取代程序员”#xff0c;也不再有人信誓旦旦地宣…本文是一个还在写代码、调提示词、看日志的老程序员对2026年如何使用大模型的思考与规划希望对你能有所帮助。2025年下半年尤其是这个冬天朋友圈里关于大模型的喧嚣明显少了。没人再动不动就说“AI将取代程序员”也不再有人信誓旦旦地宣称“明年所有系统都由AI重构”。那些曾经高调宣布“全面拥抱大模型”的单位如今更多是在悄悄试错、默默调整。而我们这些一线干活的人反而松了一口气——终于可以不再被概念裹挟静下心来认真做点事了。2026年我不想再关注那些“大模型将改变一切”这样的观点。我想说的是怎么让大模型在我们的项目里真正跑起来、用得上、帮得上忙。1、落地不是口号是“缝”进业务里的针脚过去一年我见过太多“伪落地”买几台服务器装个开源模型接个聊天界面就叫“建成大模型平台”或者直接调用某个API把问答结果贴在网页上就说是“智能客服”。这些当然不算错但离“有用”还很远。真正的落地是把大模型当成一个工具像数据库、缓存、消息队列一样嵌入到现有流程中解决具体问题。比如在2026年的医疗项目里做的一个小尝试医院每天产生大量检验报告医生要花时间看数值、比对历史、判断趋势。我们没有试图让模型“诊断疾病”那太危险也太虚而是让它做一件事用自然语言解释某项指标为什么升高或降低结合患者近期用药和病史给出简明说明。实现方式很简单• 用 RAG 把患者的电子病历、检验记录、药品说明书“喂”给模型• 设计一套严格的提示词模板限制输出范围• 所有结果必须标注数据来源且不能出现“建议”“诊断”等字眼• 最终输出只作为医生参考不进入正式病历。上线之后及时了解医生使用情况根据医生的反馈进行调整。这才算落地了——不炫技不夸大但确实减轻了一点负担。2026年我会继续沿着这条路走从“能做什么”转向“该做什么”。2、工具不是越多越好而是“趁手”才重要2025年我试过 Ollama、vLLM、Dify、n8n、LLaMA-Factory、Unsloth、RAGFlow、GraphRAG、LangChain……名字列出来都像在报菜名。但用下来发现大多数工具其实只解决你10%的问题却带来90%的维护成本。比如 LangChain功能强大但链路一长调试起来像在迷宫里找出口Dify 界面友好可一旦要对接内部系统就得自己写适配器本地部署 vLLM 性能好但显存不够时连加载都失败。所以今年我给自己定了一条原则工具选型先问三个问题它能不能减少我重复写代码的时间出了问题我能不能快速定位三个月后我还愿意维护它吗按这个标准最后留下来的反而不多• 小项目用 Ollama 自定义 API轻量可控• 需要知识库的用 MaxKB 或 RAGFlow界面简单日志清晰• 涉及多步骤流程的才考虑 n8n 做编排但尽量少嵌套。说到底工具是为人服务的不是让人去伺候的。2026年我不追新工具只找“趁手”的。3、技术介绍要有“人味”少讲原理多讲如何使用很多人写大模型技术文章开头就是 Transformer 架构、注意力机制、LoRA 微调……我不是反对讲原理但如果你没告诉我“这对我写代码有什么帮助”那我看两行就关了。今年我想换种方式分享技术• 讲RAG就说我怎么把医院几百份PDF指南转成向量库又怎么处理表格数据丢失的问题• 讲提示词工程就展示一段失败的 prompt 和三次迭代后的版本附上模型输出对比• 讲本地部署就列清楚 24G 显存能跑哪些模型、量化到什么程度会崩、日志在哪看……技术的价值不在它多先进而在它能不能被普通人用起来。所以2026年的公众号内容会更“土”一点• 多截图少公式• 多报错少吹嘘• 多“我试了不行”少“理论上可行”。4、关于未来不焦虑也不幻想有人问我2026年大模型会不会彻底改变开发方式我说会变但不会一夜之间。就像当年云计算、容器、微服务一样新技术总是先被 hype再被质疑最后悄无声息地成为日常。大模型也会如此——它不会取代程序员但会重新定义“好程序员”的标准。未来的开发者可能不需要手写 every line of code但必须• 清楚业务逻辑的边界在哪里• 能精准描述问题也就是写好 prompt• 懂得如何验证 AI 输出是否可靠• 敢于在“AI建议”和“实际需求”之间做判断。这些能力其实和过去三十年要求的核心能力一脉相承理解问题、解决问题、对结果负责。5、最后2026年我的目标很朴素• 在至少两个真实项目中让大模型成为稳定可用的组件• 把踩过的坑、走过的弯路如实记录下来• 继续用这个公众号和同样在一线摸索的朋友交换一点经验互相打打气。不谈颠覆不画蓝图就踏踏实实把大模型用起来。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”