程序员会被 AI 淘汰吗

在过去 6 个月中，AI 技术和趋势呈现出以下特点： 模型方面：DeepSeek 开源 R1 模型，将大模型行业推进到推理时代，引发了深刻影响。Scaling Law 再次“续命”，目标指向 AGI。 图像方面：整体朝着更快、更便宜的方向发展，AI 图像生成已成为常用生产力工具，资本市场看好相关赛道。 视频方面：底层架构无大变化，公司逐渐分化为面向 C 端的好玩快速的视频模板方向和面向 B 端的高质量高可控性的视频创作方向。 音频方面：跨越了真假难辨的临界点，成为继图像领域后被资本看好的赛道。 3D 方面：暂时停留在文字/图片生成 3D 模型阶段，世界模型刚起步。 应用方面：AI 编程领域快速迭代发展，从半自动向全自动迈进；Computer Agent 缓慢发展，OpenAI 的 Operator 工具效果不佳；DeepSearch 作为调研 Agent 存在模型幻觉等问题，实际使用需谨慎。 新闻方面：中美欧 2025 年将加大对 AI 基础建设和科学研究的投入，越来越多厂商接入 R1 并拥抱开源。

以下是关于 AI 生成海报的相关信息： 有摊位在 10 天前开发的 AI 除了提供配方，还会自动生成一张海报，实现私人订制，比如鸡尾酒相关的海报。 即梦提供了女神节海报教程，操作简单，只需 3 步：打开即梦 AI 选择“图片生成”功能，选择模型输入提示词，点击生成即可。同时还给出了几个女神节海报设计的案例及提示词。 一些设计海报的 AI 产品包括：Canva（可画），网址为 https://www.canva.cn/ ，是受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可帮助选择颜色搭配和字体样式；稿定设计，网址为 https://www.gaoding.com/ ，其智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案；VistaCreate，网址为 https://create.vista.com/ ，是简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素；Microsoft Designer，网址为 https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 请注意，以上部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些能生成海报的 AI 产品： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，其智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，大大简化设计流程。 另外，关于如何用 AI 快速做一张满意的海报，您可以这样操作：首先准备一张真实照片作为样图，然后在无界 AI 找到图生图功能，别忘了图生图也要加关键词。如果要改变画面内容（比如父亲头发颜色），“二次元强度”改为 70%。左图为反向示例：啥也没写，所以 daddy 的发型被识别成了卤蛋。右图为正向示例：只添加了简单的人物关键词，父亲和女儿。可根据出图效果，进一步修改或增加提示词作为约束。例如，父亲的白发难以识别，就在人物关键词的基础上，增添“父亲一头白发”等修饰词。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 在非标自动化机构设计上的应用包括以下方面： 1. 智能体应用： 决策智能体设计，使用语言模型遍历预定义的决策树。 轨道智能体，为智能体配备更高层次的目标，限制解决空间，要求遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。 通用人工智能体，完全依赖语言模型的推理能力进行所有的计划、反思和纠正。 2. AI 绘画应用： 快速草图，帮助设计师快速创建草图和概念图，便于探索和调整设计方案。 自动化创意设计，快速创建各种设计方案，加快设计过程和减少犯错。 自动化颜色匹配，自动匹配色彩，使设计作品更协调美观。 自动化插图绘制，帮助设计师自动化绘制插图，如手绘、卡通风格插图等。 3. 计算机视觉工具库应用： Roboflow 的开源计算机视觉工具库 Supervision 新增了高级视频分析功能，其开发的自动计数工具能识别物体、追踪姿态并进行动作计数。该工具库是全方位的计算机视觉平台，支持多种注释和图像格式，提供过滤、标签、分割、预处理和增强图像数据的功能，还集成了 OpenAI、Meta AI 等的模型，并提供一系列工具来组织视觉数据、自动化标签和部署基础模型。

AI 在非标机构设计上有以下应用： 1. 品牌超级符号映射：根据品牌符号的模型训练和结构控制，用户输入丰富关键词，可快速完成准确的超级符号主视觉。例如双 11 AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日 品牌符号系列海报等案例。 2. 品牌 IP 形象 AI 生成：训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型，根据不同需求稳定输出定制化 IP 形象，还可形成 IP 形象素材库。比如天猫 AI 玩行动 品牌联合海报、天猫双 11 出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用等案例。 3. 传播&投放：例如双 11 超级发布 品牌联合海报、媒介投放开屏海报等案例。 使用 AI 进行室外设计的最佳实践包括： 1. 充分利用 AI 的创意生成能力：使用 AI 图像生成工具，输入关键词生成多种创意设计方案，获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能：利用 AR/VR 等技术，将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化，帮助评估和验证设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力：使用 AI 工具对设计方案进行采光、动线、材料等方面的优化，确保符合使用者需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能：利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高设计效率，缩短设计周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式：人工设计师与 AI 工具形成良性互补，发挥各自优势，在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力。 在大淘宝设计部，AI 作为工具带来了诸多效果： 1. 创意多样：项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 2. 执行加速：设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 3. 整体提效：在整体项目的设计时间减少了 18%。主要工具为 Midjourney 和 Stabel Diffusion，辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。

目前没有专门降低 AGI 率的 AI 软件。AGI（通用人工智能）的发展仍处于不断探索和进步的阶段，通常软件的目的是提升 AI 的性能和能力，而非降低相关指标。

以下是为 Java 程序员转型大模型算法工程师提供的一些建议： 1. 学习相关理论知识：了解大模型的基本原理，包括模型架构、预训练及微调、部署及推理等。 2. 掌握技术工具：熟悉 LLM 相关技术，如 Transformer、Prompt Tuning、RLHF、Langchain、Agent、MOE、RAG 等。 3. 提升编程能力：熟悉算法和数据结构，具备扎实的编程基础，尤其是 Python 开发。 4. 积累项目经验： 可以参考大圣的全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程，该教程手把手教您下载并部署 Llama3 模型，使用甄嬛数据集微调模型，并了解微调的意义和概念。但需注意，此教程不会讲解微调的技术性原理及文中用到的 Python 代码。 关注招聘信息，例如序智科技和中国移动设计院的招聘需求，了解大模型算法工程师的职责和要求，针对性地提升自己的能力。 5. 增强相关技能： 对至少 2 个框架具备源码级别的理解和优化能力，包括但不限于 Langchain、XAgent、ChatDev、DsPy、AutoGPT、BabyAGI、MetaGPT。 熟悉 GPT Function Calling 原理，熟练掌握 Prompt Engineering。 对预训练/微调（尤其是微调）熟练，熟练掌握 huggingface/deepspeed（或其他框架）。 对多模态大模型有一定了解，精通低代码平台会是加分项。 您可以根据自身情况，有针对性地进行学习和实践，逐步实现从 Java 程序员向大模型算法工程师的转型。

如果您不会写代码但想利用 AI 帮您写代码，可以参考以下方法： 1. 对于编程小白来说，最好向 AI 提供代码节点中的范例，也就是新进入代码节点的 IDE 中所看到的那些代码（从 async def 到 return 的内容）。因为 AI 可能并不清楚代码中规定的输入输出格式（比如代码节点的 Python 语言使用字典的形式来组织输入和输出的变量），所以提供范例可以尽可能减少您需要对 AI 所写代码的改动。 2. 需要向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 最好说明与工作流中匹配或想要的变量名称，以减少二次修改。 4. 最好列出输入变量的具体书写形式，以方便 AI 尽可能准确地理解。如果是 Object 或 Array 这样较为复杂的形式，您不会写，可以使用下面这个方法：在前一个节点后接一个“文本处理”节点，选择字符串拼接，输入选择前一个节点输出中所需的那个变量，拼接内容写{{String1}}就行，然后试运行，展开该节点的运行结果，复制最终输出中“output:”后面的内容即可，如果内容太长，提问时可省略不重要的具体内容，保留书写形式即可。 5. 说清楚代码要实现什么功能，如果功能较为复杂，尽量将运行逻辑说清楚，越清楚越好。描述中尽量用变量名称来指代所涉及到的各个变量。 这里给出一个提问范式供大家参考： 请仿照上述代码的结构，用 python 编写代码，实现以下功能： 输入变量为。 输出变量为。 。关键步骤请附上注释。 另外，如果您在处理 SQL 代码时不会写，也可以让 AI 帮忙。例如，您可以将以下内容发送给 AI：学习这个文档 https://www.coze.cn/docs/guides/database，然后帮我撰写用于工作流的 sql。之后按照 AI 的回复要求提供具体需求，如数据库表名称、操作类型、相关字段等，AI 会为您生成相应的 SQL 语句。 在使用代码节点时，即使您不是程序员，也可以让 AI 帮您写代码。但要先搞清楚输入和输出以及想要代码实现的逻辑。比如在处理谷歌搜索节点的输出作为 Code 节点的输入时，要先了解相关字段，如 link（网址）、title（标题）、snippet（简短介绍）、source（来源）等。

程序员在使用 AI 时，可能会涉及以下一些 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，帮助提高编写代码的效率。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的由机器学习技术驱动的代码生成器，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 此外，还有一些其他相关的 AI 工具，如： 1. ChatAll：可以同时与多个 AI 机器人实时聊天的开源工具，支持多种主流 AI 聊天机器人。 2. AIProductsAllInOne：整理了一些 ChatGPT 以及 AI 相关的生产力工具。 3. Shell GPT：在命令行中集成了 ChatGPT，帮助快速编写 shell 命令、代码片段等。 4. 飞书 GPT：集成了飞书、GPT3.5、Dall·E、Whisper 等 API，支持多种功能。 5. ChatPDF：提取 PDF 文件内容并交给 ChatGPT 分析，实现一对一对话交流。 6. GitHub Copilot X：基于 AI 驱动的跨时代代码编辑器，带来全新编程体验。 在 PPT 制作方面，有以下 AI 工具： 1. MindShow 2. 爱设计 3. 闪击 4. Process ON 5. WPS AI 每个工具都有其特色和适用场景，程序员可以根据自己的需求选择最适合的工具。

通义灵码是基于通义大模型的 AI 研发辅助工具，具有以下特点和能力： 提供代码智能生成、研发智能问答、多文件代码修改、自主执行等能力，为开发者带来智能化研发体验，引领 AI 原生研发新范式。 具备多文件代码修改和工具使用的能力，可与开发者协同完成编码任务，如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。 核心能力包括：从片段级到多文件级的 AI 编码，能完成涉及工程内多文件级的编码任务；新增多种上下文感知、意图理解、反思迭代、工具使用等能力，开发者可与 AI 协同完成更复杂的编码任务；自动完成工程内多个文件的代码修改的 Diff 生成，并提供多文件的变更审查视图，高效完成 AI 生成代码的确认；构建人机协同工作流，通过多轮对话逐步完成编码任务，产生多个快照版本，可任意切换、回退。 第二期「AI 实训营」手把手学 AI 【第二期：大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员】相关信息： 讲师：梦飞，WaytoAGI Agent 核心创作者，词元映射 CEO。 课表： 01/22 20:00 【直播回放】 ，主题为0 基础入门篇：写代码像聊天一样简单，可以进入钉钉群获取更多文档：https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space ，课程内容包括 AI 编程的能力与边界、通义灵码上手指南、一句话 AI 编程小游戏展示。 01/23 20:00 【直播回放】 ，主题为AI 编程实战篇：人人都能“福从天降”，课程内容包括 0 基础带练“福从天降”小游戏、自然语言生成更多小游戏、如何在 Github 部署并生成在线链接。 本期共学直播地址： 会议时间：20:00 21:30 会议 ID：932 264 694 会议链接：vc.feishu.cn/j/932264694 加入通义灵码钉钉共学群（钉钉群号：78080029971），大咖在线答疑。春节专题，现场发红包！2 天课程，带你从小白到进阶，从学习到实践，全面了解 AI 应用开发！和百万开发者一起共学、共享、共实践！

通义灵码是基于通义大模型的 AI 研发辅助工具，具有以下特点和能力： 提供代码智能生成、研发智能问答、多文件代码修改、自主执行等能力，为开发者带来智能化研发体验，引领 AI 原生研发新范式。 具备多文件代码修改和工具使用的能力，可与开发者协同完成编码任务，如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。 核心能力包括：从片段级到多文件级的 AI 编码，能完成涉及工程内多文件级的编码任务；新增多种上下文感知、意图理解、反思迭代、工具使用等能力，开发者可与 AI 协同完成更复杂的编码任务；自动完成工程内多个文件的代码修改的 Diff 生成，并提供多文件的变更审查视图，高效完成 AI 生成代码的确认；构建人机协同工作流，通过多轮对话逐步完成编码任务，产生多个快照版本，可任意切换、回退。 第二期「AI 实训营」手把手学 AI 【第二期：大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员】相关信息： 讲师：梦飞，WaytoAGI Agent 核心创作者，词元映射 CEO。 课表： 01/22 20:00 【直播回放】 ，主题为0 基础入门篇：写代码像聊天一样简单，可以进入钉钉群获取更多文档：https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space ，课程内容包括 AI 编程的能力与边界、通义灵码上手指南、一句话 AI 编程小游戏展示。 01/23 20:00 【直播回放】 ，主题为AI 编程实战篇：人人都能“福从天降”，课程内容包括 0 基础带练“福从天降”小游戏、自然语言生成更多小游戏、如何在 Github 部署并生成在线链接。 本期共学直播地址： 会议时间：20:00 21:30 会议 ID：932 264 694 会议链接：vc.feishu.cn/j/932264694 加入通义灵码钉钉共学群（钉钉群号：78080029971），大咖在线答疑。春节专题，现场发红包！2 天课程，带你从小白到进阶，从学习到实践，全面了解 AI 应用开发！和百万开发者一起共学、共享、共实践！

对于 Python 程序员学习 AI，以下是一些建议和基础内容： AI 背景知识： 基础理论：理解人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：掌握向量、矩阵等基本概念。 概率论：了解基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：熟悉常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：了解聚类、降维等算法。 强化学习：知晓其基本概念。 评估和调优： 性能评估：掌握如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，如前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，还有相关的课程内容，如“和 Cursor AI 一起学 Python 编程”： 第一节：Python 是什么、Cursor 使用、notebook 远程编程。包括熟悉 Cursor 界面，安装和设置，指导下载安装 Cursor 编辑器，了解界面布局和基本功能，编写第一个程序，体验 AI 辅助功能，如代码自动补全和错误提示，使用 Bohrium 进行远程编程，注册和登录，在线编写和运行代码等。课程时间为 45 分钟，教学内容涵盖 Python 简介、发展历史和特点、在数据分析和人工智能领域的优势、在人文学科的应用、在语言教学和研究中的实际案例，以及对 Cursor 编程环境和 Bohrium 在线编程平台的介绍。

在 DEEPSEEK 发展壮大的情况下，个人为避免被时代淘汰，应具备以下 AI 方面的能力并通过以下具体可执行的步骤来提升： 1. 善用工具： 历史表明，使用工具的人通常表现更优，人类发展就是工具演化的过程。 不会用 AI 工具自动化重复性任务，可能面临被淘汰，应适应这种转变。 因自动化效率提升，可腾出时间进行高层次思考。 具体步骤：积极学习和掌握 AI 工具的使用方法，将重复性工作交给工具处理，培养利用工具提升效率的习惯。 2. 抽象与整合： “大语言模型”压缩了大量知识，可快速回放，无需直接学习所有知识细节，要在更高层次学习并抽象更多细节。 AI 能使人类更易学习技能或知识，技术进步使“整合”而非专业化成为可能，人们在更高层次工作，为 AI 提供方向并作选择。 具体步骤：锻炼高层次的思维能力，学会从复杂信息中提炼关键要点，不断提升整合能力，将精力集中于制定“策略”，把执行细节交给自动化系统。

LangChain 目前不太可能被淘汰。它是 LLM 应用程序编排框架中的领导者，在提示链细节抽象、与外部 API 接口、上下文数据检索以及维持内存等方面表现出色，为业余爱好者和初创公司广泛使用，并已开始有构建的应用转入生产。 虽然 LangChain 仍是相对新的项目，一些开发者特别是 LLM 的早期采用者，更愿意在生产中切换到原生 Python 以消除额外的依赖性，但预计这种自行制作的方法在大多数用例中的使用会随时间减少，这与传统的 web 应用堆栈情况类似。 同时，高级提示词工程技术的普及促进了一系列工具和框架的发展，LangChain 已成为提示词工程工具包景观中的基石，最初专注于链条，后扩展到支持包括智能体和网络浏览功能在内的更广泛功能，其全面的功能套件使其成为开发复杂 LLM 应用的宝贵资源。

在 AI 迅猛发展的浪潮中，普通人避免被淘汰可以从以下几个方面努力： 1. 积极学习和掌握 AI 相关技能，如 AI 编程。编程门槛因 AI 而降低，未来编程技能可能会像 Office 软件一样普及，成为职场基本素养。能够驾驭 AI 编程工具并用于解决实际问题、创造价值的人更易脱颖而出。 2. 注重培养运用 AI 工具解决问题的能力，而非仅仅依赖工具生成的结果。真正的价值在于借助工具实现创新、提升效率。 3. 关注 AGI 对社会和个人的影响，思考在 AGI 世界中个体如何生存、创造价值，并探索新的分配方式。 4. 以发展的眼光看待 AI 的进步，不能因当前 AI 的不足而忽视其快速发展的趋势。AI 的“效用函数”和计算力在不断提升，可能在 5 年内就使行业发生巨大变化，十几年内可能对人类产生全面替代，因此要积极应对，不能逃避或沾沾自喜。

在当前市场环境下，虽然很难确定哪些行业绝对不会被淘汰，但一些行业相对来说具有较强的稳定性和适应性。例如，医疗保健行业始终是人们生活中不可或缺的一部分，随着人口老龄化和健康意识的提高，对医疗服务的需求将持续增长。教育行业也是如此，人们对知识和技能的追求是永恒的，尤其是在数字化时代，在线教育和远程学习的发展为教育行业带来了新的机遇。此外，科技行业一直是推动经济发展和社会进步的重要力量，虽然技术不断更新换代，但对科技创新的需求始终存在。然而，需要注意的是，市场是动态变化的，即使是看似稳定的行业也可能面临挑战和变革。因此，企业和个人都需要不断学习和适应市场的变化，以保持竞争力。