求助:后端转大模型

除了Java，当下最值得投入的技术方向绝对是大模型相关技术——它不仅是AI时代的核心风口，更能与Java后端开发形成强大互补，让你的技术栈从“单一开发能力”升级为“智能应用落地能力”。对Java程序员而言，大模型技术并非遥不可及的“纯算法领域”，反而有大量贴合后端场景的落地路径：比如学习大模型API调用与二次开发，用Java对接GPT、文心一言等模型，快速实现智能客服、文本摘要、代码生成等功能，让传统后端系统具备“智能交互”能力；再比如深耕大模型应用开发框架（如LangChain、LlamaIndex），结合Java的高并发、高可用优势，搭建企业级RAG（检索增强生成）系统，解决知识库问答、文档分析等实际业务需求；若想进一步深入，还能学习大模型部署与优化技术，比如用Java+Docker实现模型容器化部署，通过量化、蒸馏等手段提升模型运行效率，适配后端系统的性能要求。如今，从互联网大厂到传统企业，都在推进“大模型+业务”的转型，掌握大模型相关技术，不仅能让你在Java开发岗位中更具竞争力（比如参与智能办公系统、智能风控平台等新兴项目），还能打开“AI应用工程师”“大模型开发工程师”等高薪岗位的大门，成为横跨后端开发与AI落地的复合型人才，在技术迭代浪潮中牢牢站稳脚跟。

在牛客上，很多同学在面算法、面后端时，常被问到：“模型只是个大脑，怎么让它真正干活？” 答案就是 Agent。它不再是一个只会聊天的 Box，而是一个拥有感知、决策、行动、反馈闭环的“硅基员工”。本文我将带你透视 Agent 的底层运行机制，看完这篇，你对 AI 的理解将得到显著的提升。一、 顶层设计：Prompt 提示词 在 Agent 架构中，Prompt 不仅仅是聊天，它是系统的宪法和运行协议。逻辑重构： 别再写模糊的感性描述。顶尖的 Agent 需要 结构化提示词（Structured Prompting）。架构框架：[Context + Role + Constraint + Wor...

电气工程，双非硕，组内是搞深度学习的（不放实习），现在想自学，目前在网上搜集到的主流方向有两个，一是嵌入式软件开发，二是电源开关，具体自学难度以及周期不清楚，有没有大佬建议一下😭

我是985本港硕，今年毕业，目前0论文0实习。有一个RAG项目，没涉及微调。11月开始断断续续在投实习，主要投的是深圳的大模型应用岗和产品岗，都没什么回声😭也是因为那个时候看到很多应用岗已经合并到后端了，所以后面开始从头学JAVA。学着学着发现自己在开发方面兴趣不是很大，而且现在大多都是朝agent方向做开发，自己已有的经验好像没什么竞争力，不太确定要不要继续。因为我学过深度学习，也不反感读论文，想试着往大模型算法方向走一走。会去补一个这方面的项目，但是不知道应该从什么方向入手。我今年就要秋招了，听说算法方向很看重实践经历，所以秋招前必须要有一段实习，时间紧迫，可能做不了太大的项目。请问大家做一个微调项目或者复现一篇简单的强化学习论文，对于算法实习足够吗？以及大模型应用这个方向要放弃吗？感谢大家🙏