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網站建設的目的及意義wordpress+鏈接+彈窗

鶴壁市浩天電氣有限公司 2026/01/22 10:08:16
網站建設的目的及意義,wordpress+鏈接+彈窗,深圳寶安區(qū)屬于什么風險區(qū),網頁制作平臺flash就在剛才#xff0c;AWS CEO Matt Garman 站出來說了一句看似“反潮流”的話#xff1a;別急著用 AI 換掉初級開發(fā)者。理由聽上去也很合理——他們更懂 AI、成本更低、而且是未來的人才儲備。破天荒#xff01;這一次#xff0c;硅谷難得沒有在吵著“讓AI取代程序員”。就在…就在剛才AWS CEO Matt Garman 站出來說了一句看似“反潮流”的話別急著用 AI 換掉初級開發(fā)者。理由聽上去也很合理——他們更懂 AI、成本更低、而且是未來的人才儲備。破天荒這一次硅谷難得沒有在吵著“讓AI取代程序員”。就在剛才AWS CEO Matt Garman 站出來說了一句看似“反潮流”的話別急著用 AI 換掉初級開發(fā)者。理由聽上去也很合理——他們更懂 AI、成本更低、而且是未來的人才儲備。在一檔采訪節(jié)目中Matt 直言不諱地表示企業(yè)不該把“裁掉初級開發(fā)者”當成 AI 時代的降本捷徑。他給出的判斷很直接初級開發(fā)者反而是對 AI 工具最熟的一群人。AWS CEO別急著用 AI 換掉初級開發(fā)者過去兩年來尤其是AI Coding賽道大行其道的現(xiàn)下“程序員被AI替代”似乎已經成為板上釘釘的事情。而國內外不少知名技術大佬也曾警告這一趨勢。就在這樣的背景之下終于有人站出來公開反對這種看似“很省錢”的做法用 AI 替代初級工程師。在 The Big Interview 節(jié)目中AWS CEO Matt Garman 直接開懟把初級員工換成 AI是他聽過“最愚蠢的想法之一”。有一種想法是干脆把所有初級工程師、所有初級員工都替換掉只留下最資深、最有經驗的員工再配上一堆智能體。這種做法遲早會自我崩塌。如果你沒有在構建人才梯隊沒有培養(yǎng)、帶教初級員工我們往往發(fā)現(xiàn)很多最好的想法恰恰就來自這里。對于任何想做長期公司的組織來說這都是一個根本無法成立的選項。同時他也談到了自己如何看待 Agentic AI 在未來幾年真正改變工作方式的路徑。他給出的三個核心理由。理由一初級開發(fā)者往往比資深員工更懂 AI 工具Garman 的第一個判斷很現(xiàn)實“第一根據我的經驗很多最初級的員工反而是最熟練使用 AI 工具的人。他們最知道如何把這些工具的能力榨干?!痹虿⒉粡碗s。剛畢業(yè)的開發(fā)者是和新技術一起成長起來的一代人。他們在學校、實習階段就已經接觸并使用 AI 編程工具愿意嘗試新功能、探索捷徑、研究如何和 AI agent 高效協(xié)作。2025 年 Stack Overflow 開發(fā)者調查顯示55.5% 的早期職業(yè)開發(fā)者每天都會在開發(fā)流程中使用 AI 工具這個比例反而高于資深開發(fā)者。來源Stack Overflow他們對新工具的熟練度直接轉化成效率。相比之下很多資深開發(fā)者已經形成穩(wěn)定工作流遷移到 AI 輔助模式本身就需要時間。甚至有研究指出超過一半的 Z 世代員工正在反向幫助資深同事提升 AI 技能。多說一嘴Django項目作者Simon Willson 也曾發(fā)表類似的觀點。他發(fā)現(xiàn)初級開發(fā)者使用AI工具頻次更高理解更深。理由二初級開發(fā)者本來就不是省錢的“主要杠桿”第二點Garman 把賬算得很清楚“第二他們通常是公司里成本最低的一群人。剛畢業(yè)薪資也相對較低。如果你真的是在做成本優(yōu)化他們并不是最該被優(yōu)化的對象?!背跫墕T工的薪酬和福利成本本來就不高裁掉他們帶來的節(jié)省十分有限。從純財務角度看這并不是一筆聰明的買賣。更現(xiàn)實的是真正有效的成本優(yōu)化從來不是只盯著某一個人群而是審視整個組織結構和支出結構。有數據表明約 30% 的公司在裁員后不但沒有省錢反而因為返聘、重組、效率下降等問題整體成本上升。理由三沒有初級開發(fā)者人才管道會斷裂第三點是長期會反噬公司自身?!暗谌@件事遲早會反噬自己。如果你沒有在培養(yǎng)人才管道沒有帶新人、教新人我們經常發(fā)現(xiàn)很多最好的想法正是從這里來的。”可以把公司想象成一支運動隊如果你只留下老將從不招募新人那當老將退役時誰來接班應屆畢業(yè)生帶來的不僅是人力更是新的思維方式、最新的技術視角、強烈的學習和創(chuàng)新動機。更重要的是他們構成了公司未來的中堅力量。如果一家企業(yè)長期停止招聘初級開發(fā)者本質上是在主動切斷自己的內部晉升通道。時間一長就會發(fā)現(xiàn)無人可培養(yǎng)、無人可提拔、領導層開始斷層變得“青黃不接”。Deloitte 的一份報告也指出技術類崗位的增長速度預計將達到美國整體勞動力增長速度的 約兩倍。如果缺乏持續(xù)進入的初級技術人才企業(yè)很可能在未來幾年遭遇真實的人才短缺。圖片AI不會導致大規(guī)模失業(yè)很多讀者可能會跟小編的第一反應一樣這是不是出來發(fā)表“替員工說話”政治爭取的言論來了還真不是。作為全球最大云計算平臺之一的負責人Garman 從眾多客戶那里觀察到企業(yè)真實使用 AI 的方式。也正因為如此他反而更警惕短期的效率幻覺可能會給公司留下長期的結構性傷害。此外Garman 也沒有否認AI給軟件開發(fā)帶來的沖擊“你的工作一定會改變?!钡袛郃I 會同時提升公司和員工的生產力。當技術讓一件事變得更容易人們往往會想做得更多——更多軟件、更多產品、更多市場、更多客戶。開發(fā)者的角色會持續(xù)演化寫代碼只是其中一部分。更快學習新技術、理解系統(tǒng)整體價值將成為基本能力。這也呼應了 Geoffrey Hinton 的判斷計算機科學專業(yè)依然重要。扎實的基礎能力正是未來高價值崗位的入場券。Garman 最后的判斷很明確從中期到長期來看我非常確信AI 最終創(chuàng)造的工作機會會多于它最初取代的那些。AI 會改寫路徑但不會替你走完這條路。企業(yè)如果現(xiàn)在就把“培養(yǎng)新人”這件事丟掉幾年后很可能會發(fā)現(xiàn)自己無路可走。評論區(qū)已經淪陷每次討論AI與程序員評論區(qū)總是剎不住閘。這一次更是可以用“淪陷”來形容了。不管是Hackernews還是Reddit上都似乎可以看到“爭議”外溢出了屏幕。其中小編注意到高贊評論里主要集中在“初級程序員和資深程序員”問題發(fā)現(xiàn)的能力上。一位網友這樣評價初級程序員很勇敢往往可以問出一些雖然“愚蠢”但又很又很本質的問題。這些“用人工智能取代初級員工”的觀點忽略了一點初級員工的主要職責從來都不是廉價的鍵盤手。他們是組織里唯一可以問“愚蠢”問題而不用擔心丟臉的人而這些問題往往是讓你意識到自己抽象概念是無稽之談的唯一信號。這位網友繼續(xù)解釋AI的作用在于消除初級開發(fā)人員許多令人尷尬又枯燥乏味的工作比如在 Stack Overflow 上盲目搜索合適的 API、編寫冗長的樣板代碼、以及因為缺少導入項而耗費數小時。如果一個還算不錯的模型能夠幫他們縮小搜索范圍那么他們就可以把更多的時間花在“我們的系統(tǒng)是如何運作的”上而不是“我們代碼中 for 循環(huán)的用法”。如果你采用這樣的架構然后決定“太好了現(xiàn)在我們完全不需要初級員工了”你基本上是在說你想要一家沒有記憶、沒有人才培養(yǎng)體系的公司——只有一群不斷縮小的資深員工爭論戰(zhàn)略而沒有人真正成長為他們那樣的人。這顯然是一種公司文化的問題。很快就有網友反駁也有很多資深程序員不怕丟面子這反而是資深者的特質??傊疇幾h點似乎開始變成了資深與老鳥特質的大討論了。當然Reddit上的也有很激烈的討論。甚至不少AWS前員工表示現(xiàn)在技術管理上出了一些方向變化。有一位網友描述了一個細節(jié)他們和 AWS 共建“創(chuàng)新中心”過去是一起寫系統(tǒng)、拆架構現(xiàn)在變成了不管你需要什么推上來的永遠是 AI 工具。而真正能解決問題的方案反而要靠工程師私下互相補課。相信這個爭議依舊會持續(xù)很久。畢竟更多人擔心的其實是另一件事當技術公司采用各種 AI 工具之后組織本身是不是也在喪失必要且珍貴的技術判斷力誰還在真正為工程結果負責如果你想更深入地學習大模型以下是一些非常有價值的學習資源這些資源將幫助你從不同角度學習大模型提升你的實踐能力。一、全套AGI大模型學習路線AI大模型時代的學習之旅從基礎到前沿掌握人工智能的核心技能?因篇幅有限僅展示部分資料需要點擊文章最下方名片即可前往獲取二、640套AI大模型報告合集這套包含640份報告的合集涵蓋了AI大模型的理論研究、技術實現(xiàn)、行業(yè)應用等多個方面。無論您是科研人員、工程師還是對AI大模型感興趣的愛好者這套報告合集都將為您提供寶貴的信息和啟示因篇幅有限僅展示部分資料需要點擊文章最下方名片即可前往獲取三、AI大模型經典PDF籍隨著人工智能技術的飛速發(fā)展AI大模型已經成為了當今科技領域的一大熱點。這些大型預訓練模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其強大的語言理解和生成能力正在改變我們對人工智能的認識。 那以下這些PDF籍就是非常不錯的學習資源。因篇幅有限僅展示部分資料需要點擊文章最下方名片即可前往獲取四、AI大模型商業(yè)化落地方案作為普通人入局大模型時代需要持續(xù)學習和實踐不斷提高自己的技能和認知水平同時也需要有責任感和倫理意識為人工智能的健康發(fā)展貢獻力量
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