文章目录
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- [以真实场景案例驱动深度剖析 AIGC 新时代 IT 人的能力模型](#以真实场景案例驱动深度剖析 AIGC 新时代 IT 人的能力模型)
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- [1 AI 工具以及大模型会给我们带来哪些实际收益?](#1 AI 工具以及大模型会给我们带来哪些实际收益?)
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- 业务研发流程环节
- [为什么 LLM 大模型不是万能的?](#为什么 LLM 大模型不是万能的?)
- [LLM 大模型带来实际收益](#LLM 大模型带来实际收益)
- [2 新时代IT人的能力模型会发生哪些变化?](#2 新时代IT人的能力模型会发生哪些变化?)
以真实场景案例驱动深度剖析 AIGC 新时代 IT 人的能力模型
1 AI 工具以及大模型会给我们带来哪些实际收益?
业务研发流程环节
- 需求分析->领域建模->架构设计->架构选型->详细设计->模块耦合性设计->接口设计->测试设计->运维部署设计->代码落地->代码测试->代码 Review ->服务部署脚本落地->服务运维
为什么 LLM 大模型不是万能的?
- LLM 训练数据质量：GitHub 开源代码->"全域"代码 + RLHF 人类的反馈 + Fine-tuning + Prompt 能够学习到 IT 行业多年优秀实践积累。
- LLM 是概率性计算：
- 概率性 u : X->P(Y) Vs 确定性计算 f : X->Y
- 计算 2.0 数字神经网络 Vs 计算 1.0 数字逻辑电路
LLM 大模型带来实际收益
- 写业务代码、重构代码、写单元测试、Code Review、写注释、变量/函数取名、Bug缺陷定位和修复等
还可以辅助做哪些工作?
2 新时代IT人的能力模型会发生哪些变化?
古典互联网架构师能力模型
- 开发知识、运营运维、项目管理、沟通能力可以没那么重要，但其他大多数能力还是需要具备。
IT人能力模型变化
- LLM 大模型/GPT架构设计原理、精调 Fine-tuning、嵌入 Embedding、ChatGPT API 与 Plugins、LangChain 与 Semantic Kernel、AI 工具使用(AI 编程、AI 对话等)、提示词工程(样本学习、指令提示、思维链等)