35岁java后端开发如何转型AI开发

AI 浏览器是一种将人工智能技术应用于浏览器功能的产品。例如 360 AI 浏览器，其新版增加了视频总结、提问、转录和翻译等功能，支持本地和网络视频的内容分析，但无法提取无对白视频摘要。您可以通过访问 http://browser.360.cn/ai 了解更多相关信息。

以下是一些常见的可用于小说扩写润色的 AI 工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助，写小说时修改成本低、效率高，写完的文本甚至可直接放入剪映生成视频。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 从逻辑、内容、语言三维度打造 Claude 润色方案时，需求分析包括： 语言表达层面：重点在于遣词用字的准确性和优美性，确保用词恰当、表达地道；句式结构的流畅性，避免重复、冗长的句子；语气语调的统一性，保持全文风格协调。 逻辑结构层面：段落之间的衔接过渡自然顺畅，论述层次分明，重点突出，整体结构完整，首尾呼应。 内容深度层面：论点论据充实完备，事实描述准确具体，观点阐述深入透彻。 在纯银的 ChatGPT 使用调研中，ChatGPT 的应用场景包括： 作为读书时的讨论伙伴。 用于写小说，修改成本低、效率高。 辅助学代码、写代码。 替代 Google 进行提问，在某些情况下能启发自己想清楚问题。 配合翻译工具进行翻译和润色。 充当书僮角色，辅助理解概念性问题。

以下是关于不同 AI 信息准确性的一些情况： GPT4o 在判断人物职业、分析照片背景等方面表现出色，能够准确判断用户和群友的职业，甚至对名人照片也能做出准确分析。 GPT4 在通过用户写作方式识别个人信息方面表现突出，总体准确率达到 85%，在猜测性别方面准确率高达 97.8%，但在收入方面准确率为 62.5%。 GPT5 在 2023 年底达到了 48 的智商，实现了初级通用人工智能。 需要注意的是，AI 的准确性会受到多种因素的影响，包括数据质量、模型训练、应用场景等。

以下是为您提供的学习 AI 以提高电商产品图设计效率和品质的建议： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速获取关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等，以便在设计中更好地把握方向。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品图的标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局，为产品图的展示提供良好的框架。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，与产品图相互配合，提高转化率。 5. 图像识别和优化：运用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点，吸引顾客。 6. 价格策略：通过 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定合理的价格策略，在产品图中体现价格优势。 7. 客户反馈分析：借助 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品图和服务。 8. 个性化推荐：利用 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，在产品图设计中突出个性化元素。 9. 工具能力提升：对现有 AI 工具进行严格评估和选型，确保其能提供标准化输出和一致性体验，提升设计质量和速度。 10. 工作流程优化：将 AI 深入到日常设计流程中，形成新的工作方式与流程，针对 AI 的特性优化每一个环节，实现效率和创意品质的最大化。 同时，您还可以参考以下成功案例： 1. Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场的三等奖作品，为电商卖家提供全面的图片处理服务，包括 AI 商品图、AI 场景图、AI 模特、AI 素材、AI 海报等。利用先进 AI 技术，帮助卖家无需专业设计经验即可创作出独特且充满想象力的优质素材，且创作素材可商用，有助于提升商品出单率。 2. 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践报告中提到，未来设计师要具备持续的学习习惯，将 AI 深入日常设计流程，设计团队要制定并执行明确的 AI 融合策略等。 总之，随着技术的不断进步，AI 在视觉设计领域将扮演更重要的角色，为您创造更多的可能性。

以下是关于数据分析 AI 的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 流程：逻辑流程图包括 SQL 分析和个性化分析。SQL 分析中，用户描述想分析的内容，后台连接数据库，让 AI 输出 SQL 语句，校验为 SELECT 类型后执行并将数据传给 GPT 分析，最后返回分析结论和建议及结果数据给前端页面渲染图表。个性化分析中，用户上传文件并描述，前端解析后传给 GPT 分析，后续步骤与 SQL 分析一致。 中小企业利用人工智能进行转型中的数据分析和洞察： 目标：通过使用人工智能工具分析大量客户和市场数据，为企业决策提供有力支持。 步骤：首先利用 AI 工具分析客户数据、市场数据，深入理解客户行为、市场趋势和业务机会，选择合适的 AI 工具并收集不同渠道的数据进行分析，识别模式、趋势和相关性。其次为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导，将分析结果转化为实际业务策略，与相关部门合作并持续监控效果，形成闭环不断优化。 相关工具推荐： 数据分析推荐 Claude 网页版或 ChatGPT，可上传 CSV 进行可视化分析。

以下是一些关于 AI 副业的信息供您参考： 蓝衣剑客是一位主业为 AI 从业者、项目经理，起草过多个 AI 领域国家级标准、报告，为多个世界 500 强企业提供过 AI 领域业务咨询、项目落地指导的人士。其副业为 AI 领域博主，是 WayToAGI、火山引擎社区、掘金 AGI、LangGPT 核心共建。您可以通过（最便捷的方式是直接在百度、Bing 等网站搜索关键词“AIGC 思维火花”、“蓝衣剑客”）获取更多相关知识。 识影拥有 8 年数据开发经验，目前专注于探索 AI 视频的制作与编辑。其能提供数据开发咨询和 AI 视频制作与编辑，需要打造个人 IP 和探索副业变现的机会，特别是在 AI 视频制作领域。 王乐 Larry 分享了一个能赚点钱的“副业”，即对 DIY 大模型 AI 玩具感兴趣的话，可以购买其团队制作的电路板和成品玩具自己折腾。他们对接了当前最牛的 LLM，如国内用 Kimi/通义/GLM 等，国外 OpenAI/Claude/Gemini 等，语音识别和生成支持全世界几十种语言，以及中国多地的方言。最典型的案例是做了适配米兔和火火兔的魔改电路板，并且也在售卖正版火火兔 G6 整机。还为爱好者创建了飞书群方便交流，为 WaytoAGI 的朋友申请了优惠推荐码，在淘宝下单时把推荐码发给客服可享受优惠。

对于 Java 程序员将 AI 结合到 K12 教育公司的业务中，以下是一些可能的方向和建议： 首先，可以考虑利用自然语言处理技术来改善学生与学习平台的交互体验。例如，开发智能客服，能够自动回答学生和家长常见的问题，提高服务效率。 其次，通过机器学习算法对学生的学习数据进行分析，从而实现个性化的学习推荐。比如根据学生的学习进度、成绩、学习习惯等因素，为他们推荐适合的课程、练习和学习资源。 另外，运用图像识别技术来辅助教学材料的制作和评估。例如，自动识别和批改学生的手写作业、试卷等。 还可以开发智能辅导系统，为学生提供实时的学习指导和答疑服务。 最后，利用语音识别和合成技术，打造有声读物、语音教学等功能，丰富教学形式。 但在将 AI 引入业务的过程中，需要注意数据的安全性和合法性，以及确保技术的可靠性和稳定性。同时，要充分考虑教育的特点和学生的需求，以实现有效的融合和应用。

以下是为有 Java、Scala、Hadoop、Spark、Flink 开发经验的员工提供的 AI 入门学习提纲及对应学习内容： 1. 学习资源推荐： 系统化学习：观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等，并整理学习笔记与大家交流互动。 社区共创学习：参与社区共创活动，通过做小项目反向推动学习。 参考资料：A16Z 推荐的 AI 相关原理内容，包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理、大语言模型词语接龙原理等基础知识。 官方 cookbook：open AI 的官方 cookbook，小琪姐做了中文精读翻译。 历史脉络资料：整理 open AI 的发展时间线、万字长文回顾等。 2. 学习路径： 从提示词开始学习与各类模型的对话，了解其重要性和结构化提示词的优势。 学习过程中可以先从国内模型工具入手，不花钱，若想进阶再考虑高阶方向。 3. 其他学习方式： 创作者将内容做成可视化形式，后续会发到群里。 上传相关 PPT 用作参考。 从温达、李弘毅老师课程等学习入门。 了解时代杂志评选的百位领军人物。 学习 AI 相关名词解释，如 AGI、AIGC、agent、prompt 等，可通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 订阅赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等获取最新信息并投稿。 参与社区活动，如 AIPU、CONFIUI 生态大会、每月的切磋大会、新活动 AIPO 等。

大模型在以 Java 和 Vue 技术为主的软件开发公司中，具有以下一些应用场景： 1. 代码自动生成：大模型可以根据需求描述生成 Java 或 Vue 的代码片段，提高开发效率。 2. 代码优化建议：分析现有代码，提供优化的建议和策略，提升代码质量。 3. 智能错误检测与修复：快速识别代码中的错误，并提供可能的修复方案。 4. 需求分析与理解：帮助更好地理解和梳理复杂的业务需求，转化为技术实现的思路。 5. 自动化测试用例生成：根据代码和需求生成有效的测试用例，提高测试效率和覆盖度。 6. 技术选型辅助：在面临新的项目或技术难题时，提供相关技术选型的参考和建议。

以下是 Java 程序员从 0 到 1 开发微调模型的步骤和相关信息： 准备工作： 假设您已经按照相关说明准备了训练数据。 使用 OpenAI CLI 进行微调： 1. 明确从哪里 BASE_MODEL 开始的基本模型的名称（如 ada、babbage、curie 或 davinci），您可以使用后缀参数自定义微调模型的名称。 2. 运行相关命令，该命令会执行以下操作： 使用文件 API 上传文件（或使用已经上传的文件）。 创建微调作业。 流式传输事件直到作业完成（这通常需要几分钟，但如果队列中有很多作业或您的数据集很大，则可能需要数小时）。 关于基本模型： 每个微调工作都从一个默认为 curie 的基本模型开始。模型的选择会影响模型的性能和运行微调模型的成本。您的模型可以是 ada、babbage、curie 或 davinci。请访问定价页面了解有关微调费率的详细信息。 微调作业的时间： 开始微调作业后，可能需要一些时间才能完成。在系统中，您的工作可能排在其他工作之后，训练模型可能需要几分钟或几小时，具体取决于模型和数据集的大小。如果事件流因任何原因中断，您可以通过运行特定命令恢复它。工作完成后，它应该显示微调模型的名称。 微调的优势： 1. 比即时设计更高质量的结果。 2. 能够训练比提示中更多的例子。 3. 由于更短的提示而节省了 Token。 4. 更低的延迟请求。 微调的步骤： 1. 准备和上传训练数据。 2. 训练新的微调模型。 3. 使用您的微调模型。 可微调的模型： 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。这些是原始模型，在训练后没有任何说明（例如 textdavinci003）。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据，而无需从头开始。 安装建议： 建议使用 OpenAI 命令行界面。要安装这个，运行相关指令（以下说明适用于 0.9.4 及更高版本。此外，OpenAI CLI 需要 python 3）。通过将相关行添加到您的 shell 初始化脚本（例如.bashrc、zshrc 等）或在微调命令之前的命令行中运行它来设置您的环境变量。 此外，还有“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”，其核心代码全部参考如下开源项目： 。该教程有诸多亮点，如教您如何购买算力，手把手教您下载并部署 Llama3 模型，使用甄嬛数据集微调 Llama3 模型等，但不会讲解微调的技术性原理以及文中会用到的 Python 代码，且需要您充值 50 块钱购买算力的预充值。

以下是为您制定的从 0 到 1 学习 AIGC 知识的学习计划，并为您提供相关学习资料： 一、学习计划 1. 基础知识学习 了解 AIGC 的基本概念和发展历程。 学习机器学习的基础知识，包括数据获取、特征工程、模型训练、评估与应用等方面。 2. 框架学习 学习 Langchain 框架：了解其丰富的功能，能够根据需求更换模型和实现方式。参考网址：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction.html 掌握 Flask / FastAPI 框架：学习如何与前端或业务后端做接口对接，根据具体场景选择合适的框架。参考网址： FastAPI：https://fastapi.tiangolo.com/zh/ Flask: https://flask.palletsprojects.com/en/2.3.x/ 3. 实践应用 通过实际项目练习，深入理解 AIGC 的应用开发。 二、学习资料 1. 关于机器学习的定义和流程： 卡耐基梅隆大学计算机学院教授汤姆·米切尔（Tom Michell）对机器学习的定义：“计算机程序能从经验 E 中学习，以解决某一任务 T，并通过性能度量 P，能够测定在解决 T 时机器在学习经验 E 后的表现提升” 学习数据获取、特征工程、模型训练、评估与应用等方面的知识。 2. 框架学习资料： Langchain 框架：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction.html Flask 框架：https://flask.palletsprojects.com/en/2.3.x/ FastAPI 框架：https://fastapi.tiangolo.com/zh/ 希望这个学习计划和学习资料对您有所帮助，祝您学习顺利！

AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。AI Agent 包括以下几个概念： Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来，有三个 Agent： Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），期间会分析历史对话，变更人物关系（亲密度、了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，并且有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。 对于 Java 程序员来说，可以利用 AI Agent 中的工具调用功能，例如对相关技术文档的搜索和检索，以辅助解决编程中的问题；也可以借助其分析和理解能力，对代码逻辑进行审查和优化建议等。

开发角色在使用 AI 时可能涉及以下工具： 1. 个性（LLM 的文本）：一些开源模型如 Vicuna 和 Pygmalion 经过微调，可在特定个性到无审查的角色扮演等场景中表现出色。 2. 记忆（向量存储）：像 Pinecone 这样的向量存储系统，用于存储长期记忆、背景故事等独特信息。 3. 语音（语音合成）：ElevenLabs 产品可赋予声音，并控制年龄、性别和口音。 4. 外表（SD 模型作图）：LoRAs 可精细控制图像风格、细节和设置。 5. 动画（视频动画）：DID 和 HeyGen 等工具能使图像“说话”。 6. 平台：多数开发者在 GCP 和 AWS 上部署运行，Steamship 等解决方案也受关注。 7. UI 层：SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 等是受欢迎的前端界面选择。 在游戏开发方面： 1. Unity 提供了新 Copliot 工具，可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目，协助编码，创建 3D 材质、动画等内容。 2. Unity Sentis 工具允许在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型，增强玩法和功能，是跨平台解决方案。

目前在 CRM 以及网站前端和后端开发、低代码 RPA 开发、Mendix 开发等角色中，常用的 AI 工具包括但不限于以下几种： 对于 CRM 角色： 智能客服工具，如基于自然语言处理的聊天机器人，能够自动回答客户常见问题，提高服务效率。 对于网站前端开发角色： 代码自动生成工具，能够根据设计稿或需求描述生成前端代码框架。 智能设计辅助工具，帮助生成页面布局和设计元素的建议。 对于网站后端开发角色： 代码漏洞检测工具，利用 AI 算法检测代码中的潜在安全漏洞。 智能代码优化工具，对后端代码进行性能优化建议。 对于低代码 RPA 开发角色： 流程自动化智能推荐工具，根据业务流程提供自动化的建议和方案。 对于 Mendix 开发角色： 智能组件推荐工具，根据开发需求推荐合适的组件。 需要注意的是，具体使用哪些 AI 工具还会因个人需求、项目特点和技术环境等因素而有所不同。

以下是财务专员、采购专员、PM、CRM、开发（网站前端和后端开发，低代码 RPA 开发，Mendix 开发）这些角色可能涉及的 AI 工具： 财务专员：可能会使用帮助进行财务分析和预测的 AI 工具，例如能够自动处理和分析大量财务数据的工具。 采购专员：可能用到能够进行市场趋势分析和供应商评估的 AI 工具，以辅助采购决策。 PM（项目经理）：可以利用有助于项目进度管理、风险预测和资源分配的 AI 工具。 CRM（客户关系管理）：例如能够进行客户行为分析和精准营销的 AI 工具。 网站前端和后端开发：可能会运用能够自动生成代码片段、检测代码错误和优化代码的 AI 工具。 低代码 RPA 开发：可能涉及能够自动生成流程和优化流程的 AI 工具。 Mendix 开发：也许会使用能够辅助模型设计和优化的 AI 工具。 需要注意的是，具体使用的 AI 工具会因工作需求和场景的不同而有所差异。

以下是为您分类列举的不同角色可能涉及的 AI 工具： 财务专员：可能会使用财务分析预测的 AI 工具，例如能够进行风险评估和预算规划的工具。 采购专员：或许会用到能够进行市场趋势分析和供应商评估的 AI 工具。 PM（项目经理）：可能涉及项目进度预测和资源分配优化的 AI 工具。 CRM（客户关系管理）：可能使用客户行为分析和销售预测的 AI 工具。 网站前端和后端开发：可能运用代码自动生成和漏洞检测的 AI 工具。 低代码 RPA 开发：也许会用到流程自动化设计和优化的 AI 工具。 Mendix 开发：可能涉及模型生成和性能优化的 AI 工具。

以下是财务专员、采购专员、PM（产品经理）、CM（不太明确您所指的具体含义，可能是配置管理专员等）、开发人员在使用 AI 时可能涉及的 AI 工具分类列举： 财务专员： 预测方面：生成式 AI 可帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，发现模式，并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入。 报告方面：生成式 AI 可帮助自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告。 会计和税务方面：生成式 AI 可以帮助综合、总结，并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 采购专员： 生成式 AI 可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 PM（产品经理）： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（hypertype.co） 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（senseapp.ai） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（ellie.ai） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 开发人员： 不太明确您提到的开发人员的具体开发领域，不同领域可能有不同的针对性 AI 工具。但一般来说，在代码生成、错误检测、性能优化等方面可能会用到相关的 AI 工具。 由于不太明确“CM”的具体含义，暂时无法为您准确列举其对应的 AI 工具。

可以使用 Trae 开发微信小程序。具体步骤如下： 1. 打开 Trae，并打开刚才创建的文件夹。 2. 继续使用 Chat 模式来明确需求，生成 prd.md 后，可以打开来进行修改。 3. 切换到 Builder 模式，开始进行开发。因为 Trae 会在本地文件夹内生成代码，而微信开发者工具也是从同一个本地文件夹内读取代码，并且有实时预览功能，所以可以在微信开发者工具内看到。 4. 左侧是预览窗口，是可以交互的。为了更加仿真，可以点击右上角的真机调试，打开预览。 5. 开发和正常的 Trae 开发流程一样，如果有报错就修改错误，直到在微信开发者工具内调试到正常。 6. 然后可以点击微信开发者工具的右上角“上传”，在弹出的弹窗里选择“确定”。 7. 接着在弹出的选项里填写版本号和项目备注。 8. 上传完毕后会显示上传成功。 9. 随后，可以在微信小程序后台，版本管理里看到开发版本的信息。可以点击体验版进行线上体验，也可以提交审核。 另外有两个额外的要点需要了解。