传统后端开发vs大模型应用开发，在当下的时代洪流下怎么取舍？究竟是风口还是昙花一现？考虑到学习成本对大模型应用开发很是抵触，是继续传统后端路线还是拥抱AI？

背景发现还是有很多牛油对市面上的AI工程师抱有很大的幻想，作为一个年初刚从大数据夹娃工程师转成AI工程师的老兵油子，我很有必要狠狠的戳破这些幻想。今年年初刚过完年回来，公司宣布组织内部架构调整，成立AI中台，全面拥抱大模型，第一步先内部招聘转岗，楼主脑子一热就从数据中台转岗到了AI中台。当时满脑子都是微调、训练、数据集、验证集等等等高大上的名词，进来之后无非是换个地方增删改查而已。模型底座所谓AI中台就是封装各种大模型能力，向其它部门提供公共服务，比如说AI网关、agent管理平台、工作流平台等等，涉及到模型微调，数据集训练的基本不会让半路出家的做。如果想要自行学习了解微调可以通过llama-...

目前在做 Java 后端，如果秋招想转大模型应用开发的话，请问该怎么准备呢？优先主攻大模型，还是先继续深入学习 Java（目前在实习，学大模型的时间也不多）？前景如何呢（主要薪资方面相比同体量公司的 Java 岗）？小白求教，谢谢各位佬。

接：C 端产品如何入门AI 产品做什么的AI 产品就像拥有 “智慧大脑” 的数字化助手，它巧妙结合大模型技术和 Agent 编排能力，专门用来解决 C 端消费者或 B 端企业客户那些非标准化的服务需求。通俗来讲，传统产品解决的往往是规则明确、流程固定的问题，而 AI 产品则擅长处理更复杂、更具个性化的场景。比如，当你在购物 APP 上咨询客服时，背后可能就是一个 AI 智能客服在为你服务。它能理解你五花八门的提问，不像传统客服系统只能机械地回复预设答案。再比如，一些 AI 写作助手可以根据你的要求，生成风格各异的文章，从诗歌到商业文案都不在话下，这就是 AI 产品在解决非标准的内容创作需求。A...