AI 压缩术（蒸馏、量化、剪枝、微调）让小模型变得轻量、易用，却依然强大。大模型是“全能选手”，小模型是“定制专家”。而这两条路线，很可能会在未来的 AI 生态中长期共存。

过去二十年，程序员的核心技能几乎没变：学语言、写代码、调 bug。但是 AI 大模型的出现，正在悄悄改写这套逻辑。有人开始疑惑：👉 “未来的程序员，还需要会写代码吗？👉 “Prompt 工程（提示词工程）是不是新的编程语言？本文就来聊聊这个问题，并分享一些。

过去二十年，程序员的核心技能几乎没变：学语言、写代码、调 bug。但是 AI 大模型的出现，正在悄悄改写这套逻辑。有人开始疑惑：👉 “未来的程序员，还需要会写代码吗？👉 “Prompt 工程（提示词工程）是不是新的编程语言？本文就来聊聊这个问题，并分享一些。

定义：能够同时处理多种模态（模态=信息类型，比如文字、图像、声音）的人工智能。类比：单模态：我给你一句话 → AI 只会文字输出。多模态：我发一张照片 + 一句话 → AI 能理解照片里的东西并结合文字回答，甚至生成一段语音或视频回应。代表模型：OpenAI GPT-4o、Google Gemini、国内的通义千问多模态、智谱 AI 的 CogVideo 等。多模态 AI 的崛起，不是技术炫技，而

定义：能够同时处理多种模态（模态=信息类型，比如文字、图像、声音）的人工智能。类比：单模态：我给你一句话 → AI 只会文字输出。多模态：我发一张照片 + 一句话 → AI 能理解照片里的东西并结合文字回答，甚至生成一段语音或视频回应。代表模型：OpenAI GPT-4o、Google Gemini、国内的通义千问多模态、智谱 AI 的 CogVideo 等。多模态 AI 的崛起，不是技术炫技，而

定义：能够同时处理多种模态（模态=信息类型，比如文字、图像、声音）的人工智能。类比：单模态：我给你一句话 → AI 只会文字输出。多模态：我发一张照片 + 一句话 → AI 能理解照片里的东西并结合文字回答，甚至生成一段语音或视频回应。代表模型：OpenAI GPT-4o、Google Gemini、国内的通义千问多模态、智谱 AI 的 CogVideo 等。多模态 AI 的崛起，不是技术炫技，而

定义：将大语言模型（LLM）直接部署在本地电脑或服务器上运行。轻量化模型（如 LLaMA、Mistral、Qwen-7B 本地运行版）。国产开源方案（如 ChatGLM、Baichuan 的本地部署）。和云端 AI 的区别：不依赖远程 API，而是在本地推理。本地大模型的崛起不是取代云端，而是提供更多选择。对个人和企业来说，选择云端还是本地，取决于需求、预算和安全考虑。可以预见，未来“人人本地有大

定义：将大语言模型（LLM）直接部署在本地电脑或服务器上运行。轻量化模型（如 LLaMA、Mistral、Qwen-7B 本地运行版）。国产开源方案（如 ChatGLM、Baichuan 的本地部署）。和云端 AI 的区别：不依赖远程 API，而是在本地推理。本地大模型的崛起不是取代云端，而是提供更多选择。对个人和企业来说，选择云端还是本地，取决于需求、预算和安全考虑。可以预见，未来“人人本地有大

对于小企业来说，AI 并不是遥不可及的高科技，而是能直接带来效益的“生产力工具”：在内容生产上，帮你省时省力；在设计创作上，帮你节省成本；在客户服务上，帮你提高响应效率。未来，懂得利用 AI 的小企业，往往能在竞争中跑得更快。你可以先从一个具体的痛点入手，比如写文案、做图片或者客服回复，找到合适的 AI 工具尝试，就能感受到效率的提升。

RAG 就像是给大语言模型装上了“搜索引擎”和“外接脑库”，让它不再受限于训练数据的天花板。这也是为什么很多 AI 产品都在用 RAG：它能让 AI 更实时、更专业、更可靠。未来，RAG 还会和向量数据库、Agent 技术结合，成为智能应用的核心基建。