导语： 在大模型技术浪潮席卷软件工程领域的今天，我们正经历一场前所未有的变革。软件工程师不再仅仅是代码的编写者，而是需要重新审视自身角色，适应新的工作方式。本文将深入探讨在大模型时代，软件工程师的几种典型角色：架构师、工匠、规划师与氛围组，帮助你认清自身定位，把握时代脉搏。 大模型带来的根本性变革 大模型（Large Language Models，LLMs）的出现，不仅仅是为软件工程师们提供了一
AI 会取代软件工程师的工作吗？ 深度剖析大模型时代程序员的机遇与挑战
近年来，AI，尤其是像 ChatGPT 和 GitHub Copilot 这样的大模型工具的快速发展，引发了人们对各行业工作岗位的担忧。一个备受关注的问题是：AI 会取代软件工程师的工作吗？本文将围绕这个核心问题，深入探讨 AI 对软件工程领域的影响，分析程序员面临的机遇与挑战，并展望 大模型 时代软件工程师的未来发展方向。 AI 工具：软件工程效率的加速器 AI 工具，如 GitHub Copi
2022 年，作者 Altan Atabarezz 作为 SAS Software 东南欧地区的数字化转型负责人，亲身经历了一个价值百万美元的 AI 项目。 他发现，与其兜售复杂的软件功能，不如引导客户思考 “AI 能力” 的真正含义，以及如何快速建立这种能力。 如今，大模型技术日新月异，要想成为真正的 AI 专家或许并非一朝一夕可以实现，但通过培养良好的 AI 素养，每个人都能逐步掌握 AI 的
随着人工智能 (AI)，尤其是大模型 (LLM) 技术如 GPT、Claude 和 Gemini 的飞速发展，软件工程师的未来走向成为一个备受关注的话题。本文将深入探讨在大模型时代，软件工程师的角色是否会被取代，以及如何适应并重塑自身，抓住机遇。 AI 加速：软件工程的革命性变革 AI 加速是当前软件工程领域最显著的特征。过去，软件开发主要依赖人工编写和调试代码，而现在，AI 正在以前所未有的速度
在人工智能时代，充分利用大型语言模型（LLM）不仅仅是提出问题，更在于提出正确的问题。 这就是 Prompt engineering 发挥作用的地方，它将通用模型转变为强大的 数据分析 工具。 什么是Prompt engineering？ Prompt engineering 是一种通过精心设计输入提示，包括上下文和明确指令，来引导 LLM 产生准确且相关响应的技术。 就像我们与不同的人交流时会根
首段：GenAI项目落地困境与执行差距 如今，企业对生成式人工智能（GenAI）的投资热情空前高涨，然而，许多项目最终却沦为耗资巨大的“原型”，无法真正落地并产生收益。正如一位CTO无奈地表示，他们拥有先进的模型和顶尖的工程师，最终却得到一个价值280万美元、无法在生产环境中运行的原型。这并非个例。麦肯锡《2025年人工智能现状》报告显示，高达67%的企业级GenAI项目未能实现可衡量的投资回报率
想象一下，未来的互联网不再是静态网页和交互表单的集合，而是一个个动态的、具备对话能力的实体。你可以用自然语言向网站提问，就像咨询一位知识渊博的助手一样，并立即获得相关且有上下文关联的答案。这并非科幻小说，而是微软通过 NLWeb 这一开源项目，正努力实现的愿景，它将重新定义我们与互联网互动的方式。 NLWeb 代表了下一代网络交互方式的变革。在微软Build 2025大会上，由R.V. Guha亲
大型推理模型 (LRMs) 如 OpenAI 的 o1/o3、DeepSeek-R1 以及 Claude 3.7 Sonnet Thinking 等，在解决复杂问题方面取得了显著进展。然而，苹果公司的研究 “推理的幻觉：通过问题复杂性理解推理模型的优势和局限性” 揭示了这些模型在面对不同难度的问题时存在的显著局限性。这项研究没有采用传统的数学或编码测试，而是采用精心设计的谜题，揭示了 LRMs 的
在嘈杂的开源LLM生态中，找到真正可靠且适合训练的模型并非易事。本文精选了7款我个人信任并在实际AI训练课程中使用的开源LLM大模型，帮助你摆脱炒作，直击最佳选择。 无论你是初创团队、大学实验室还是企业AI部门，选择合适的开源LLM（大型语言模型）都是至关重要的一步。面对每周涌现的新模型、被操纵的基准测试、模糊的模型卡以及因用例而异的巨大性能差异，如何做出明智的决策？经过数月的微调、提示工程和架构
在当今信息爆炸的时代，如何快速有效地从海量网页中提取关键信息变得至关重要。本文将深入探讨如何利用 Ollama 在本地运行强大的 Mistral 大语言模型，并结合 Python 的网络爬虫和文本处理能力，实现网页内容的自动化摘要。通过本文，你将掌握一种无需依赖外部API，完全掌控数据，并能构建强大信息提取工具的方法。本文将围绕 Ollama、Mistral、Python、网页内容摘要 这四个核心
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