收藏！不懂AI的测试工程师，正在成为最先“被优化“的那一批人？

身边有个做测试的朋友老周，深耕行业7年，至今仍停留在基础功能测试岗位。最近跟我聊天时，他的焦虑都快溢出来了：

“三十好几了，加班熬不过刚毕业的年轻人，技能还没跟上迭代节奏。现在打开招聘软件，十家有八家在招AI测试工程师，像我这种只会传统测试的，真怕哪天就被优化了，下份工作都没着落！”

不光是老周，最近后台也有不少粉丝留言吐槽：“现在找测试岗越来越卷，不懂大模型、没做过AI相关测试项目，简历都没人看😭”

大环境变了，难道现在的测试人，真的必须懂AI才行？

答案很明确：是的。过去一年，不止字节、百度这些互联网大厂在加码AI布局，就连很多中小型企业也在加速AI落地。随之而来的是测试行业的“大洗牌”——那些重复低效、只做基础验证的测试岗位正在被逐步淘汰，而懂AI、能适配AI系统的测试人才，却成了市场上的“香饽饽”。

尤其对于还停留在基础岗位、不愿主动突破的测试人来说，被时代淘汰不是偶然，而是必然！

反过来想，那些提前布局AI测试的人，早已成了大厂高薪争抢的目标。打开BOSS直聘不难发现，AI测试相关岗位的薪资待遇格外亮眼：3-5年相关经验，月薪就能给到40K+。

当然，高薪背后也对应着新的能力要求：不仅要掌握大模型核心原理、AI系统架构等基础理论，还要熟悉AI应用场景的功能特性，有实际的AI测试项目经验更是加分项。

老周后来也感慨：“现在测试行业的分水岭已经很明显了，低效的传统测试正在被逐步替代，而懂AI的测试人，相当于给自己建了一道职业护城河，成了市场上的稀缺资源。”

其实不止测试领域，AI浪潮早已席卷各行各业——互联网用大模型优化推荐算法，制造业靠AI提升生产效率，医疗行业借助大模型辅助诊断……风口之下，转型AI相关方向已是大势所趋。对普通人来说，想要不被时代抛弃，抓住大模型这个风口，就是最关键的破局点。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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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。

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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

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接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

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