近些年迅速发展的大规模预训练模型技术，正在让机器逐渐具备像人一样的认知智能，但是也对算法、系统、算力提出新的需求和挑战。那么，未来 AI 的架构将会是怎样的？大概从去年，进入了另外一个新的时代——大模型时代。在大模型时代，算法人员无法从头训练一个模型，而是需要依赖于基础模型，并且以基础模型去适配下游应用场景。

随着参数规模和网络结构复杂性的不断提升，大模型开发、训练 和推理部署所面临的挑战愈发严峻，其研发依赖算法、算力和数据的 综合支撑。深度学习框架及配套工具为大模型的生产和应用提供了基 础支撑，涉及开发、训练、压缩、推理和服务等多个环节。此外，通 过深度学习框架还可以实现与硬件的适配和协同优化，进一步提升硬 件的计算和推理性能，降低大模型开发和应用的成本。由于大模型参数规模大，计算和存储的需求显著增加

*GPUGEEK** 定位于面向 AI 开发者和中小企业的 AI 赋能平台。在当前的 AI 生态系统中，AI 开发者和中小企业往往面临着诸多挑战。一方面，构建和维护自己的 AI 基础设施需要巨大的资金投入和专业的技术团队，这对于许多中小企业来说是难以承受的负担。另一方面，即使有了硬件设备，软件环境的搭建、模型的训练和优化等工作也需要耗费大量的时间和精力，这在一定程度上限制了 AI 技术在这些群体中

大模型推理部署框架的选择应基于业务需求、硬件资源和未来扩展规划。vLLM和TensorRT-LLM在企业级高并发场景下表现最佳，SGLang在高吞吐量和多轮对话场景下具有明显优势，Ollama适合个人开发和快速原型验证，XInference和LightLLM则在分布式部署和边缘计算方面展现出潜力，LMDeploy和昇腾框架则在国产硬件适配上具有独特优势。

据“南大招生小蓝鲸”消息，南京大学首届人工智能本科毕业生平均年薪达 30.38 万元，硕士毕业生更达到 48.21 万元。这一数据背后，是人工智能行业爆发式增长的真实写照。自 2017 年国务院将人工智能上升为国家战略以来，该领域已成为高校扩招和企业抢人的焦点。人社部报告指出，我国人工智能人才缺口已超 500 万，人才供需比低至 1:10。

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最近，OpenAI联合创始人提出了一个概念叫做，如今正在硅谷乃至更广泛的技术圈中持续走红，我们通过观察能够发现在各大平台上都能够看到许许多多的关于Vibe Coding的文章。本文会详细介绍下Vibe Coding的学习和使用。如果对Vibe Coding感兴趣的话，不妨就往下看看吧！图1.1 Bing搜索和Youtube搜索部分结果"Vibe Coding"这一术语由OpenAI联合创始人And

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文章解析程序员转型四大困境：路径依赖、高薪成本、技能单一和他人期望。在大模型时代，掌握AI大模型技术可提供高薪就业机会和职业发展新路径。文章提供完整学习路线和资源，帮助程序员突破转型瓶颈，实现薪资上浮10%-20%，并为未来创新创业奠定基础。在“大龄程序员的未来在何方”这篇文章里比较乐观地介绍了程序员保持竞争力的几个方向，但现实依然是残酷的：很多人将不得不离开软件开发工作，转型去从事其他职业。当你

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。