企业官网建设流程全解析

文章指出，尽管大模型和AI技术火热，但后端开发并未被取代，反而对复合型人才的需求增加。文章强调掌握扎实后端技能的重要性，特别是Java、数据库、Spring等基础技术，这些是进入AI时代的关键。同时，文章建议通过系统学习提升自己的后端工程能力，并推荐了针对计算机专业学生的暑期后端开发课程，帮助读者在AI时代找到自己的位置。

打开技术社区，满屏都是Agent、大模型应用、AI编程。

身边有人在转方向。

有人在焦虑：后端是不是要凉了？

先给答案：没有。而且恰恰相反。

先看几组数据，再下结论。

后端没完蛋，是要求变了

后端不只有Java。Go、Python、C++，都是后端。

但Java占比最大，拿Java看趋势最直观。

Java仍然占国内后端岗位45%以上，企业级应用市场份额连续十余年第一。

90%的银行、金融系统核心后端以Java构建。

例如工商银行、建设银行这些国有大行…

国家电网、中国移动、中国电信这些央国企，后端开发同样大量在用Java。

其他语言也在招，趋势是一样的。

什么叫要求变了？

IT行业整体岗位2025-2026年净增长约15%。

岗位总量没少。

真正萎缩的是纯CRUD初级岗，幅度30%-45%。

CRUD就是增删改查——只会写增删改查接口，做不了真正的工程。这类岗位在减少。

但中高级后端需求稳定，甚至微增。

后端+AI复合人才薪资逆势上涨20%-50%。 系统架构师AI替代率不到5%。

简单说：只会写增删改查的，越来越不值钱。

能做真正工程的，越来越值钱。

被淘汰的不是后端。是只会CRUD的后端。

Agent开发，骨子里就是后端工程

有人说，Agent时代了，还学什么后端。

这句话本身就暴露了对Agent的误解。

业内有句话：Agent的骨架就是后端系统，只是把决策引擎换成了大模型。

打开Agent开发岗位的招聘JD，要求写得明明白白：

扎实的数据结构、算法、操作系统、计算机网络基础；

能独立完成后端开发与接口调试。

没有后端工程能力，Agent开发连门都进不去。

Agent的学习路径也很说明问题：

先打后端基础 → 再理解大模型 → 再做工具调用 → 再做RAG → 再做工作流编排。

基础在后端，应用在AI。顺序不能反。

连后端服务都写不明白，Agent更写不明白。

基础才是硬通货

做个自检：不用任何AI框架，纯手写一个后端服务，能独立搞定吗？

搞不定的话，先补这块。

基础不牢就冲Agent，等于拔苗助长。

看着学了很前沿的东西，面试一问底层就露馅。

Java基础、数据库、Spring全家桶、JVM、并发编程——

这些"老掉牙"的技术，恰恰是AI时代最抗跌的技能。

基础打牢了，后面转Agent、转大模型应用，都是水到渠成。

最"老"的技术，反而最抗跌。基础不是过时，是入场券。

有人带，才有方向

自学最大的问题：不知道该学什么、学到什么程度、什么该跳过什么该深挖。

B站教程几百个，每个都说自己最全最好

跟着哪个学？学到什么算够？

有老师带的好处很直接：知道企业到底要什么，学的东西直接能用，不用自己试错。

授课老师来自阿里、腾讯、字节，在职做后端开发，同时也是多年面试官。 教的人自己就在一线写代码，自己就在一线面人。知道面试问什么，知道什么样的项目能过关。

大模型的知识又多又杂，到底怎么学？

做这行久了，被问最多的问题就一个：大模型的知识又多又杂，我到底先学啥？翻了一堆资料，看啥都像重点，结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍，零基础、应届生、转行的都适用。跟着走，至少方向不乱、不瞎忙，学完拿得出手。

第一阶段（10天）：初阶应用

这一阶段就一个目标：把大模型真正"玩明白"，不是只会聊天那种，而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。

• 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

这阶段正式进实战，目标很实在：做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库，一个 agent 对话机器人。

• 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

• …

走完这 30 天，Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用，简历上也敢写"大模型应用开发"了。

第三阶段（约20天）：动手微调

学到这，你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调，搞出垂直领域的专用小模型。

• 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
• …

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。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗？

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第四阶段（20天）：商业闭环，部署落地

技术学完，落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。

• 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
• …

想要入坑大模型的朋友，给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料：

1、大模型系统化学习路线

2、大模型学习视频教程

3、大模型学习书籍&电子文档

4、AI大模型最新行业报告

5、大模型项目实战&配套源码

6、2026大模型大厂面试真题

7、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

8、适合谁学？

• 传统后端 / Java / 前端开发，想转型 AI 应用
• 大学生、应届生，想拿更好的 offer
• 产品经理、运营，想武装职业竞争力
• 技术负责人，想给团队落地提效

学习是反人性的，但回报是真金白银。技术会更新，赛道会切换，但只要你先动手，机会就永远站在你这边。

9、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。

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好了，就写到这。路线是死的，人是活的，卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏，别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。