程序员35岁后，无人问津、被下岗，说到底还是中国互联网企业普遍短命和中国程序员新人不断涌现导致的，前者是岗位的缩减，后者是供应的增加，两者一叠加，35岁程序员就成了背锅侠。

大龄程序员和老医生一样都是非常金贵的，应该是各个单位的宝，区别在于医生由国家给兜底，程序员无人兜底。

是以、各位程序员老铁，要提前做好规划，程序员未必能干一辈子，但是工作要干一辈子。

一、在IT圈深挖

程序员转行后可以选择从事以下职业或领域：

数据分析师： 利用编程技能和数据分析能力来解决业务问题，进行数据挖掘、数据可视化和数据模型开发等工作。网络安全专家：通过学习网络安全知识和技术，从事网络安全评估、漏洞分析和安全防护等工作。产品经理： 利用对技术的理解和项目管理能力，负责产品规划、需求分析和项目管理等工作。UI/UX设计师： 通过学习用户界面和用户体验设计知识，从事用户界面设计、交互设计和用户研究等工作。数据库管理员：负责数据库的设计、优化和维护，确保数据的安全性和高效性。IT项目经理： 负责管理和协调IT项目的开发和实施，确保项目按时、按质量要求完成。技术培训师： 利用自己的技术知识和经验，为其他人提供培训和指导，帮助他们学习和掌握相关技术。网站运营经理： 负责网站的运营和管理，包括内容更新、用户管理和推广等工作。游戏开发者： 从事游戏开发和设计工作，包括游戏逻辑编程、图形设计和音效制作等。IT顾问： 为企业或个人提供技术咨询和解决方案，帮助他们解决技术问题和提升业务效率。

二、步入管理岗位

这个不用多说，削尖脑袋往上爬吧。

三、跨行

创业，可以寻找更多的机会，实现自己的价值。产品销售，可以发挥技术背景的优势，更容易和客户建立起信任。咨询服务，如果成为了业务专家，可以顺理成章的转行做咨询。运维，即使代码写的很烂，但只要对产品熟悉，转行做运维还是可行的。软件测试，改行去做测试会是非常好的选择，尤其是细心的女生很适合。运营推广，可以尝试从写代码中解脱出来，直接面对用户，打开另一个视角看待产品。考公考编： 顺利上岸，终于成为了你年轻时候最痛恨的人了，哈哈。

四、不得已的选择

自由职业： 累成狗，说不定还不如上班赚的多，外卖配送师： 权宜之计、权宜之计、权宜之计。滴滴司机：同上、同上、同上餐饮加盟： 亏得多，赚的少

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，建议可以尝试一下大模型领域，尽量不要太跨行，毕竟转知识和能力摆在那。

如何系统的去学习大模型LLM ？

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。内容：

L1.1 人工智能简述与大模型起源L1.2 大模型与通用人工智能L1.3 GPT模型的发展历程L1.4 模型工程

- L1.4.1 知识大模型

- L1.4.2 生产大模型

- L1.4.3 模型工程方法论

- L1.4.4 模型工程实践L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。内容：

L2.1 API接口

- L2.1.1 OpenAI API接口

- L2.1.2 Python接口接入

- L2.1.3 BOT工具类框架

- L2.1.4 代码示例L2.2 Prompt框架

- L2.2.1 什么是Prompt

- L2.2.2 Prompt框架应用现状

- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架

- L2.2.4 Prompt框架与Thought

- L2.2.5 Prompt框架与提示词L2.3 流水线工程

- L2.3.1 流水线工程的概念

- L2.3.2 流水线工程的优点

- L2.3.3 流水线工程的应用L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。内容：

L3.1 Agent模型框架

- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念

- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件

- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节L3.2 MetaGPT

- L3.2.1 MetaGPT的基本概念

- L3.2.2 MetaGPT的工作原理

- L3.2.3 MetaGPT的应用场景L3.3 ChatGLM

- L3.3.1 ChatGLM的特点

- L3.3.2 ChatGLM的开发环境

- L3.3.3 ChatGLM的使用示例L3.4 LLAMA

- L3.4.1 LLAMA的特点

- L3.4.2 LLAMA的开发环境

- L3.4.3 LLAMA的使用示例L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。内容：

L4.1 模型私有化部署概述L4.2 模型私有化部署的关键技术L4.3 模型私有化部署的实施步骤L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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