一、困境我的老本行突然被夹在中间2025年前后端侧这边气氛很拧巴。一边是手机、车机都想把大模型跑在本地端侧推理成了香饽饽另一边普通的应用开发岗位在收满屏招聘35岁以下“精通AI大模型应用”纯写业务代码的C岗肉眼可见地变少。我们组也卷。内部搞代码量和Token用量排行榜三个月一轮末位淘汰周期比往年短。低职级的同学最危险因为很多重复编码大模型一口就能吐出来人很容易被覆盖。有次一个刚来一年的小伙子跟我说他觉得自己写的那些胶水代码AI比他写得又快又规整他不知道自己还能留什么。更让我犯嘀咕的是那句行业悲观论有大厂的人判断未来只需要过去五分之一的工程师。这话未必全对但听着慌。我自己干了七年C性能优化、内存管理是看家本领可当项目开口就是端侧部署大模型我发现光会C不够了——模型怎么裁、怎么量化、怎么塞进那点内存和算力我一概不会。招聘侧也在变。技术文档岗有公司整岗砍了让AI出文档初级岗缩得明显。我这种卡在中间年龄的往上够架构师吃力往下又被AI和年轻人挤进退两难。有回我翻自己的年终总结写的还是优化了某某模块耗时可组里新的OKR已经全是端侧模型落地。我那点老功劳突然不像以前那么能撑场了。那种眼睁睁看着地基松动的感觉确实不好受。有回我跟一个做前端的朋友喝酒他说他们组也在裁原因一样会写页面的模型比人快。我忽然觉得这不是我一个人的事是整层楼的人都在被重新洗牌。最让我不舒服的是发现自己开始躲活。遇到要写新业务代码的任务我下意识往后缩怕写得慢被比下去。可越躲存在感越薄。有回面试一个年轻人他简历上写满RAG、Agent、端侧部署我问他最熟哪块他说都能让模型帮我写。我一时语塞——这孩子比当年的我还会借力也让我更慌连新手都在用模型我的老经验还剩多少护身符。二、接触我从把模型塞进设备这件事上找到了新活契机是个车机项目。客户要求把一个小模型跑在板子上离线能用不能每次都连云。组里没人搞过我自告奋勇接了。第一次我拿开源模型直接往设备里塞跑不起来——内存爆了推理慢得没法用。后来我开始学模型裁剪和量化把不重要的通道剪掉把浮点压成低精度再针对端侧推理框架做适配。中间踩的坑一只手数不过来量化完精度掉得离谱裁剪完某些样例直接答错设备散热一上来就降频。一个做端侧的朋友拉我进了个技术群我天天在里面问傻问题慢慢才把门道摸顺。真正让我踏实下来的是发现我的C老本行在这里不但没废反而更值钱了。模型再聪明最终也得有人把它变成能在设备上跑、还跑得动的代码。内存怎么排、线程怎么切、耗时怎么压这些恰恰是七年的功底。那两个月我几乎住在开发板前不是因为热血是因为怕再不学下次被覆盖的就是我。有回为了把一个算子压进算力上限我把自己当年写内存池的那套老经验翻出来改了三版最后比直接用框架快了将近一倍。那一刻我有点信了老功夫不是没用是得换个地方使。说起来好笑我当年最烦的内存排布、指令集差异这些破事现在反倒是我吃饭的本钱。模型再神落到设备上也得乖乖听这些老规矩。第一次把模型量化完跑在板子上我盯着那个终于出结果的终端站了好一会儿。不是多激动是觉得这七年没白干——那些被同事笑太底层的内存活突然成了香饽饽。那阵子我加了三四个端侧技术群白天干活晚上看别人踩坑帖。群里最活跃的居然是一群和我一样卡在中年、怕被优化的老开发。大家互相喂资料也算抱团。三、现状改变老本行有了新活但落地坑不少现在我的日常和以前不一样了。过去主要做业务模块的性能优化现在多了模型裁剪、量化、端侧部署这一摊。组里遇到模型上设备的需求先想到我。我的定位从写C的变成了能把模型和端侧接起来的人——不过这话我说得小心因为真接起来的活儿我还常翻车。现在组里有人开玩笑叫我端侧模型那个人我笑着应心里知道这牌子还没立稳。因为每次换设备、换模型我都得重新爬一遍坑远没到游刃有余。坑是真的多。不同设备指令集不一样换块板子又得适配一轮量化精度和速度的权衡每次都得实测没有通用答案模型一更新部署流程往往推倒重来。有回上线前夜某个样例在设备上答非所问我查到凌晨才发现是某层算子不支持临时换了实现才过关。收入结构没大变还是那份工资没翻倍也没暴富。只是手里的活从纯性能优化变成了性能优化加模型落地。判断的活儿重了——哪些模型真值得上设备、上了能扛住吗、代价多大得我来估。我也开始用AI工具帮自己写些适配代码和测试用例确实提了速但核心的权衡还是我自己拿。工具是帮手但真要做取舍还得我自己拿——这点没变也不会变。每周例会我从汇报这个模块又压了百分之十变成被拉着问这个模型上设备靠不靠谱。位置没变但被问的问题深了一层。前阵子有个需求产品方想把完整大模型搬上车我实测了算力直接说塞不下建议换成小模型加缓存。没用上那个大模型但我拦住了一个会卡死车机的坑。这种该不该上、上多大体量的判断现在比我当年纯写优化更被看重。老实说这摊活让我比以前忙。以前优化一个模块指标到了就收工现在模型落地要跟算法、产品、测试来回对哪方不理解端侧的难我都得解释。沟通的累不比写代码少。收入没变但手里的筹码变了以前我靠写得快立足现在靠知道什么能落地立足。前者容易被覆盖后者得靠一个个项目慢慢攒。带新人时我总说别只学怎么调模型要学模型怎么在你的设备上活下来。这话是我用无数个凌晨的报错换来的比我当年背的C语法值钱。偶尔也会想要是哪天端侧模型也像写页面一样被模型自己搞定了我怎么办。想不出答案就只能先把眼前每个项目做扎实让落地这件事还非我不可一阵子。现在回头看那个第一次跑不起来的板子反而是好事——它没让我靠运气蒙混而是逼我把模型从能跑逼到跑得动。写在最后我没有一夜翻身也没变成端侧高手。就是从一个怕被AI挤掉的C老手变成了一个还在坑里爬、但老本行重新派上用场的人。如果你也写端侧、也在发慌我的实在话是别扔掉你那点硬功夫它可能是模型落地时最缺的那块先从一个能跑在设备上的小模型试起。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2026 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容2026 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”
一、困境我的老本行突然被夹在中间2025年前后端侧这边气氛很拧巴。一边是手机、车机都想把大模型跑在本地端侧推理成了香饽饽另一边普通的应用开发岗位在收满屏招聘35岁以下“精通AI大模型应用”纯写业务代码的C岗肉眼可见地变少。我们组也卷。内部搞代码量和Token用量排行榜三个月一轮末位淘汰周期比往年短。低职级的同学最危险因为很多重复编码大模型一口就能吐出来人很容易被覆盖。有次一个刚来一年的小伙子跟我说他觉得自己写的那些胶水代码AI比他写得又快又规整他不知道自己还能留什么。更让我犯嘀咕的是那句行业悲观论有大厂的人判断未来只需要过去五分之一的工程师。这话未必全对但听着慌。我自己干了七年C性能优化、内存管理是看家本领可当项目开口就是端侧部署大模型我发现光会C不够了——模型怎么裁、怎么量化、怎么塞进那点内存和算力我一概不会。招聘侧也在变。技术文档岗有公司整岗砍了让AI出文档初级岗缩得明显。我这种卡在中间年龄的往上够架构师吃力往下又被AI和年轻人挤进退两难。有回我翻自己的年终总结写的还是优化了某某模块耗时可组里新的OKR已经全是端侧模型落地。我那点老功劳突然不像以前那么能撑场了。那种眼睁睁看着地基松动的感觉确实不好受。有回我跟一个做前端的朋友喝酒他说他们组也在裁原因一样会写页面的模型比人快。我忽然觉得这不是我一个人的事是整层楼的人都在被重新洗牌。最让我不舒服的是发现自己开始躲活。遇到要写新业务代码的任务我下意识往后缩怕写得慢被比下去。可越躲存在感越薄。有回面试一个年轻人他简历上写满RAG、Agent、端侧部署我问他最熟哪块他说都能让模型帮我写。我一时语塞——这孩子比当年的我还会借力也让我更慌连新手都在用模型我的老经验还剩多少护身符。二、接触我从把模型塞进设备这件事上找到了新活契机是个车机项目。客户要求把一个小模型跑在板子上离线能用不能每次都连云。组里没人搞过我自告奋勇接了。第一次我拿开源模型直接往设备里塞跑不起来——内存爆了推理慢得没法用。后来我开始学模型裁剪和量化把不重要的通道剪掉把浮点压成低精度再针对端侧推理框架做适配。中间踩的坑一只手数不过来量化完精度掉得离谱裁剪完某些样例直接答错设备散热一上来就降频。一个做端侧的朋友拉我进了个技术群我天天在里面问傻问题慢慢才把门道摸顺。真正让我踏实下来的是发现我的C老本行在这里不但没废反而更值钱了。模型再聪明最终也得有人把它变成能在设备上跑、还跑得动的代码。内存怎么排、线程怎么切、耗时怎么压这些恰恰是七年的功底。那两个月我几乎住在开发板前不是因为热血是因为怕再不学下次被覆盖的就是我。有回为了把一个算子压进算力上限我把自己当年写内存池的那套老经验翻出来改了三版最后比直接用框架快了将近一倍。那一刻我有点信了老功夫不是没用是得换个地方使。说起来好笑我当年最烦的内存排布、指令集差异这些破事现在反倒是我吃饭的本钱。模型再神落到设备上也得乖乖听这些老规矩。第一次把模型量化完跑在板子上我盯着那个终于出结果的终端站了好一会儿。不是多激动是觉得这七年没白干——那些被同事笑太底层的内存活突然成了香饽饽。那阵子我加了三四个端侧技术群白天干活晚上看别人踩坑帖。群里最活跃的居然是一群和我一样卡在中年、怕被优化的老开发。大家互相喂资料也算抱团。三、现状改变老本行有了新活但落地坑不少现在我的日常和以前不一样了。过去主要做业务模块的性能优化现在多了模型裁剪、量化、端侧部署这一摊。组里遇到模型上设备的需求先想到我。我的定位从写C的变成了能把模型和端侧接起来的人——不过这话我说得小心因为真接起来的活儿我还常翻车。现在组里有人开玩笑叫我端侧模型那个人我笑着应心里知道这牌子还没立稳。因为每次换设备、换模型我都得重新爬一遍坑远没到游刃有余。坑是真的多。不同设备指令集不一样换块板子又得适配一轮量化精度和速度的权衡每次都得实测没有通用答案模型一更新部署流程往往推倒重来。有回上线前夜某个样例在设备上答非所问我查到凌晨才发现是某层算子不支持临时换了实现才过关。收入结构没大变还是那份工资没翻倍也没暴富。只是手里的活从纯性能优化变成了性能优化加模型落地。判断的活儿重了——哪些模型真值得上设备、上了能扛住吗、代价多大得我来估。我也开始用AI工具帮自己写些适配代码和测试用例确实提了速但核心的权衡还是我自己拿。工具是帮手但真要做取舍还得我自己拿——这点没变也不会变。每周例会我从汇报这个模块又压了百分之十变成被拉着问这个模型上设备靠不靠谱。位置没变但被问的问题深了一层。前阵子有个需求产品方想把完整大模型搬上车我实测了算力直接说塞不下建议换成小模型加缓存。没用上那个大模型但我拦住了一个会卡死车机的坑。这种该不该上、上多大体量的判断现在比我当年纯写优化更被看重。老实说这摊活让我比以前忙。以前优化一个模块指标到了就收工现在模型落地要跟算法、产品、测试来回对哪方不理解端侧的难我都得解释。沟通的累不比写代码少。收入没变但手里的筹码变了以前我靠写得快立足现在靠知道什么能落地立足。前者容易被覆盖后者得靠一个个项目慢慢攒。带新人时我总说别只学怎么调模型要学模型怎么在你的设备上活下来。这话是我用无数个凌晨的报错换来的比我当年背的C语法值钱。偶尔也会想要是哪天端侧模型也像写页面一样被模型自己搞定了我怎么办。想不出答案就只能先把眼前每个项目做扎实让落地这件事还非我不可一阵子。现在回头看那个第一次跑不起来的板子反而是好事——它没让我靠运气蒙混而是逼我把模型从能跑逼到跑得动。写在最后我没有一夜翻身也没变成端侧高手。就是从一个怕被AI挤掉的C老手变成了一个还在坑里爬、但老本行重新派上用场的人。如果你也写端侧、也在发慌我的实在话是别扔掉你那点硬功夫它可能是模型落地时最缺的那块先从一个能跑在设备上的小模型试起。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2026 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容2026 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”
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