入职2年的程序员，被劝退了！年纪大了，感觉好绝望！
入职2年的程序员，今天被劝退了！年纪大了，感觉好绝望！
我的朋友是一位程序员，毕业后去了BAT企业，前2年去了一家国企，至今刚满2年，刚进去绩效领导给打了C，现在被边缘化，清明节前1天他告诉我，他被约谈劝退了。
劝退原因：能力不达标，业绩堪忧，领导让他主动离职。
朋友说，做程序员年纪大了，难找工作，一开始想图个稳定，在35岁之前考了研究生入国企，谁知道国企也裁员，真的太绝望了，我该何去何从？
从疫情过后，整个大环境不好，企业经济下滑，人口增长缓慢，就连就业都风险大，已经没有什么稳定的工作可言，打工人赚一天钱算一天。
现在企业工作也太不稳定了，这几年考公考研的人特别多，甚至很多30岁左右的程序员为了有个稳定的工作，放弃年薪80W回老家县城找个体制内的工作。
体制内真的好吗？
如果让你放弃80W的高薪你真的愿意回到县城拿3000-4000的工资吗？
就业就如围城，城内的人羡慕城外的人工资高，城外的人羡慕城内的人工作稳定、轻松。
我这位朋友也羡慕体制内工作稳定，不会裁员才进国企，谁知道，国企现在****经济不稳定也照样裁员，只是给的赔偿多而已，国企与私企根本没什么两样啊。
如今哪还有稳定的工作？
真的太绝望了。
俗话说：没有稳定的工作，只有稳定的能力；
有时候你以为体制内工作稳定性高，可干到60岁退休。
事实上，能不能干到退休，受太多因素的影响。
如今的人口出生率下降严重，企业倒闭多，很多体制内工作也不容易。
如果经济效率不好，无论在私营企业还是国企都会面临裁员或者下岗的情况。
风险轮流转，任何行业的发展都有一个旺盛期和衰退期，发展到一定的阶段一定会走向衰退。
就如以前的房地产，那么火爆，如今的房产市场让人堪忧。
基本上一辈子打工就为房子、车子，现在房子暴跌严重，卖也不是不卖也不是，卖了就只能回农村生活，也不知道能干嘛，年龄大了找工作也麻烦，有时候真的很无奈。
但又没办法，生存面前唯有勇敢向前。
个人建议：尽量在35岁以前存够下半辈子的钱，这样可降低生活危机感。
如果到了40岁你才反省，到时候又被企业裁员，就业困难，那真的是太危险了。
虽然计划赶不上变化，但有计划总比没计划好，哪怕风险来临自己也能安然度过。
稳定工作没盼头，唯有多提升自己的能力才是硬核，机会来了抓住，这样比找一份稳定的工作更有保障，风险更可控。
打工人确实挺辛苦，但也没办法，家里一家老少都要花钱。
一天不赚钱，一天就得花钱，手停口停，不上班真的扛不住啊。
目前有份工作就好好珍惜吧，至少每天都有钱进！
真的强烈建议大家有机会多学点别的技能防身，
万一那天失业了，也有一份副业能保住家庭开支，不会对生活质量有影响。
而在当今的AI时代，程序员的工作模式已经受到了很大的冲击。随着AI大模型的快速发展和应用，传统初级程序员的工作确实是大受影响，这些人员的工作主要是功能实现和重复场景实现。
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。
如果你是一个35岁的程序员，想要转行进入大模型领域，可以采取以下步骤来准备和规划：
1. 基础知识学习： 首先，你需要掌握一些基础知识，如机器学习、深度学习、神经网络等。可以通过在线课程、书籍、研讨会等方式进行学习。例如，你可以学习TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
2. 实践操作： 理论知识学习后，通过实际操作来加深理解。你可以尝试自己实现一些简单的模型，或者在Kaggle等平台上参加数据科学竞赛，通过实际项目来提升自己的技能。
3. 关注行业动态： 了解大模型领域的最新研究动态和应用场景。关注顶级会议（如NIPS、ICML、NeurIPS等）和顶级期刊，阅读相关论文，了解当前的研究热点和未来发展趋势。
4. 建立专业网络： 加入相关的在线社区和论坛，如GitHub、Stack Overflow、Reddit等，与其他开发者交流心得，获取反馈和建议。参加行业会议和研讨会，建立专业人脉。
5. 考虑继续教育： 如果你想要更加系统地学习大模型，可以考虑攻读相关领域的硕士或博士学位。虽然这是一个时间和经济上的投资，但可以提供更深入的理论知识和研究经验。
6. 技能迁移： 考虑你现有的编程技能如何迁移到大模型领域。例如，如果你擅长前端开发，可以学习如何将前端技术与机器学习模型结合起来。
7. 职业规划： 制定一个清晰的职业规划，包括短期和长期目标。短期目标可能是掌握基本技能，参与小项目，长期目标可能是成为大模型领域的专家或者在大公司担任相关职位。
8. 寻找机会： 一旦你准备好了，开始寻找在大模型领域的工作机会。这可能包括在科技公司、研究机构或者初创企业工作。
转行是一个挑战，但也是一个成长的机会。通过不断学习和实践，你可以在大模型领域找到自己的位置。同时，保持积极的心态，勇于面对挑战，相信自己可以成功转行。
如何学习AI大模型？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高
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学习路线
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
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