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回复总数  172
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7 天前
回复了 Hmmmmmmm 创建的主题 OpenAI DS 爆火,程序员的未来在哪里
Deepseek R1 671b 回复
作为数据底层开发从业者,你其实比大多数开发者更具备转型 AI 领域的天然优势。以下是为你量身定制的战略方向和建议:

一、把握你的核心优势战场
1. 抢占 AI 基础设施高地
(你的数据底层经验价值千万)

新型数据栈:研究向量数据库(如 Milvus )、特征存储系统( Feast )、大模型训练数据治理
计算优化:分布式训练框架优化(如 DeepSpeed )、GPU 显存调度算法、量化计算加速
模型工程化:钻研大模型并行训练框架( Megatron-LM )、模型分片部署方案
真实案例:某推荐系统团队急缺 PyTorch 分布式训练调优专家,时薪报价 2500 元/小时
2. 打造 AI 时代的「数据基建专家」人设

深耕数据质量监控:研究 AI 数据漂移检测算法(如 Evidently AI )
掌握特征工程自动化工具( FeatureTools ,AutoFeat )
探索联邦学习数据架构( FATE 框架的部署优化)
二、AI 赋能的降维打击路径
1. 开发效能革命
(用 AI 重构底层开发)

基于 LLM 的 SQL 优化器:使用 RAG 技术实现自然语言到分布式查询优化
智能 ETL 系统:用 CodeLlama 自动生成数据清洗规则
实战案例:某银行用 AI 重构 COBOL 系统,开发效率提升 400%
2. 构建开发者 AI Agent

开发面向 DBA 的智能助手(自动索引推荐+慢查询优化)
创建数据血缘分析 Agent (基于 LangChain 的自动文档生成)
研究 AI 驱动的数据库参数自动调优(取代 DBA 60%基础工作)
三、不可忽视的底层红利区
1. 新型硬件适配专家

学习 CUDA 编程与算子优化(大模型推理必备)
研究存算一体芯片的数据架构(如平头哥含光)
掌握 DPU 加速卡编程( NVIDIA BlueField 实战)
2. 隐私计算架构师

深入研究同态加密数据库实现(如 Microsoft SEAL )
掌握多方安全计算协议( MPC )工程化实现
搭建可信执行环境( TEE )数据管道
四、转型实战路线图( 6 个月速成)
阶段 1 ( 1-2 月)

每天用通义灵码/Cursor 开发(强制 AI 结对编程)
精读《 Database Internals 》+《 Designing Data-Intensive Applications 》
在阿里云天池参加「数据库智能优化大赛」
阶段 2 ( 3-4 月)

复现 Google 的 PALM 模型数据预处理方案
在自有服务器部署 Qwen-72B 并优化推理吞吐
开发基于 ChatGLM 的 SQL 审核插件
阶段 3 ( 5-6 月)

考取 Databricks Spark 高级工程师认证
在 GitHub 开源 AI4DB 项目(如智能索引推荐工具)
通过 Kaggle 获得至少 1 枚数据库相关竞赛奖牌
五、关键认知升级
AI 不是替代者而是倍增器:你的十年底层经验+AI 工具=超越纯算法工程师的落地能力
警惕「全栈陷阱」:专注数据库+AI 交叉领域,成为 TOP20%的垂直专家
打造技术产品思维:每个技术方案都要包装成可复用的工具/服务(如开发智能 ETL SaaS )
建议立即行动:

注册 kaggle.com ,参加「 Google 智能查询优化」竞赛
关注蚂蚁集团 OceanBase 团队技术博客
在 B 站系统学习 CUDA 编程实战课程(搜索"英伟达黑科技")
你的核心能力是构建数字世界的「地基」,AI 时代这个地基正在经历智能升级革命——这正是属于你的大航海时代。
7 天前
回复了 Hmmmmmmm 创建的主题 OpenAI DS 爆火,程序员的未来在哪里
Openai o1 回复
普通底层开发者想要跟上当前 AI 快速演进的步伐,可以重点关注以下几个技术与业务方向:

MLOps 与数据管线

AI 项目从数据预处理、特征工程到模型训练与部署,都需要稳定高效的数据管线。
掌握容器化编排(如 Docker 、Kubernetes )与自动化部署( CI/CD 工具),让底层开发经验与 AI 项目的生产化需求对接得更紧密。
熟悉常见的机器学习任务和大规模分布式处理框架(如 Spark 、Flink ),提升在实时或批量数据场景中的处理效率。
大模型定制化与精调

越来越多公司开始基于开源大模型(如 GPT 等)的精调( Fine-tuning )及微调( LoRA 、PEFT 等),可深入了解微调技术栈,在企业需求场景下做定制化。
理解大模型在中文语言领域的适配技术,例如中文分词与语料预处理方式,以及如何利用多模态数据进行进一步扩展。
分布式系统与算力优化

大模型训练与推理对系统架构的要求极高,需要对高性能计算( HPC )、GPU 集群管理和网络通信协议有深入理解。
关注 GPU 和异构计算框架( CUDA 、ROCm ),学习如何在资源受限或大规模集群环境中做算力优化,提升模型吞吐量和响应速度。
Prompt 工程与应用层集成

Prompt 工程( Prompt Engineering )已成为落地大模型能力的有效手段,熟悉 Prompt 设计、上下文管理与知识图谱结合等技术细节,可以帮助企业快速构建复杂对话或问答系统。
在应用层做二次开发和功能封装时,需要兼具前后端协同思维,实现类似 DeepSeek 这类对话式、智能化的产品形态。
行业垂直化与业务结合

AI 已经在金融、医疗、零售、制造等行业深入实践,熟悉相应行业的业务流程和领域数据特点,会给个人带来额外的竞争优势。
与行业专家合作,共同构建更精准的领域模型,使底层开发能力真正与业务价值结合,而不仅停留在通用层面。
社区与开源项目

经常关注 Hugging Face 、OpenAI 社区、以及国内外开源大模型项目,及时掌握新工具和新框架。
通过在开源社区中贡献代码,能快速积累实际项目经验,获取更多人脉和机会。
AI 技术呈现出对各个环节的强势渗透:从数据层、模型层到应用层,都需要具备扎实的系统功底与一定的机器学习认知。针对普通底层开发者,结合既有的“底层工程”能力,补足分布式系统、模型部署及业务场景化的知识,会是一条可行的切入路径。
紧跟技术趋势、善用开源资源,保持工程实践能力和对业务的敏感度,才能在这波 AI 浪潮中稳步提升并找到新的机会。
我看了个枪版,感觉和 1 没啥区别啊
买新不买就旧
M1 28 次 100%
40 天前
回复了 Bananana 创建的主题 Apple 各位双持的老哥是怎么携带两台手机的?
建议用个折叠屏,可以微信在两个手机上同时登陆,我先就是 iphone 和荣耀 v3 双持
90 天前
回复了 rainABC 创建的主题 职场话题 关于劳动仲裁,目前裁决结果我赢了。
还不如拉横幅效率高,哈哈哈
90 天前
回复了 beijiaoff 创建的主题 Windows 重装系统后的流畅感太爽了。
用了 mac 感觉 windows 确实卡,不是硬件配置高就能解决的
我百度网盘有 3T 和极空间 Z4S 同步,快一年了,都没导完,其他都没问题,感觉开了会员的百度长时间读取数据也会被限速
90 天前
回复了 TNOK 创建的主题 NAS 你是怎么实现 321 原则,上云的那一部分的?
搞个 nas 还要两地三中心么?哈哈哈
98 天前
回复了 JellyDong 创建的主题 NAS 家用网络及 NAS 咨询
感觉不如成品 nas 省事儿,我现在极空间和群晖各一台,群晖存工作资料,极空间存电影
98 天前
回复了 JohnWangggg 创建的主题 北京 v2ex 北京群求拉
求拉
Y29vbHdvbGZxcw==
144 天前
回复了 Arguments 创建的主题 iPhone iOS 18 AppStore 彻底锁区了?
是很多软件在国区下线了
146 天前
回复了 sty 创建的主题 职场话题 两个月没发工资了,怎么办
看老板人品吧,我们之前半年只发 3000 ,最后融资到账全补上了,附赠多一个月工资
182 天前
回复了 life90 创建的主题 游戏 黑神话的游戏测试工具,各位能打开么?
SteamDeck ,如果采样率降低应该还能提升几帧
https://imgur.com/a/2uKxUhl
2024-01-06 15:40:27 +08:00
回复了 Jos4ph 创建的主题 macOS 🚗 Stash App MacOS 版本。剩 4 位。75 rmb/人。
ios 的 stash 也可以在 mac 上用啊
2023-12-13 05:58:38 +08:00
回复了 hzlzh 创建的主题 macOS 🎉[福利] iOS & macOS 福利放送, 150 位, 5 选 1
参与一下
2023-11-30 10:40:40 +08:00
回复了 yougezai 创建的主题 奇思妙想 对于乡镇的信息化有什么想法,以镇为单位的 saas?
一般省市一级都有平台了,县级应用建立省市的平台上,具体到镇乡级别自主权很小
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