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DeepSeek的识图模式展示了AI大模型在图像识别和常识推理上的进步，虽然仍处于内测阶段，但预示着AI大模型快速发展。文章重点介绍了“AI大模型应用开发”这一新兴岗位，强调其“拿来主义”特性，无需复杂算法，只需掌握应用开发工具和框架即可入门。该岗位因大模型开发成本高、需求旺盛而成为风口，薪资待遇优厚，是普通人抓住AI风口、实现职场逆袭的绝佳机会。

最近AI圈又有新动静，相信不少关注AI的朋友都刷到了：DeepSeek悄悄大范围开放了“识图模式”，一时间不少网友都在晒自己的测试截图，热度直接拉满。

不过先跟大家说清楚，这个识图模式并不是所有用户都能用上，目前还处于深度内测阶段，只有部分幸运儿拿到了测试资格，没拿到的朋友也不用急，估计用不了多久就能全面开放了。

图片来源网络，侵删

说到测试，就不得不提网友们的花式整活，其中有一个测试案例特别有意思：

有网友随手拍了一张图，是一个小小的木桶模型，里面只塞了一只小龙虾，把图给DeepSeek，结果却有了意外的发现：

DeepSeek确实能基本看懂图片的内容，知道图里有木桶和小龙虾，但让人忍俊不禁的是，它最后给出的答案里，居然带着一个疑问：“这个木桶里有很多小龙虾？”，还贴心给了相关的小建议。

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从这一点就能看出来，现在的AI大模型已经不只是“认图”那么简单了，还拥有了扩展性思维，能结合日常常识去思考，这可比单纯的图像识别厉害多了。

当然，也有不少网友吐槽，说这个识图模式还有一些小问题，比如有时候会认错细节，或者推理出现小偏差。

但不可否认的是，这些小瑕疵，丝毫掩盖不了AI大模型越来越牛的事实。

AI大模型的飞速发展，除了给我们带来新鲜感，更直接的影响就是，与之相关的行业，乘着这股东风，成了当下的香饽饽。

而技术再厉害，最终还是要落地到实际应用中，而这就催生了大量的相关岗位需求，其中最值得普通人关注的，就是AI大模型应用开发岗位。

c不用啃算法！这个AI岗位比算法岗更“友好”

很多人一听到AI相关岗位，就觉得门槛很高，需要懂复杂的算法、会写密密麻麻的代码，想想就头大。

但AI大模型应用开发岗位，这个岗位的核心工作，就是“拿来主义”：

利用市面上已经成熟的AI大模型，结合实际需求，开发出各种实用的AI应用，属于大模型的落地环节。

简单来说，这个岗位是“用工具”，难度和门槛都低了不少，普通人也能尝试入门。

大模型开发成本高，“落地岗”才是真风口

可能有人会问，为什么这个岗位突然就火了？

其实答案很简单——现在大模型开发的成本实在太高了。

不管是算力、数据，还是专业的算法人才，都是一笔巨大的投入，普通企业根本承受不起。

而且现在市面上已经有很多成熟的好模型了，更需要的是有人能把这些现成的模型用起来，落地到具体的业务中，创造实际价值。

所以在这个时候，大模型的落地环节，自然就成了香饽饽，相关岗位的需求也跟着暴涨。

薪资太诱人！猎聘显示最高年薪可达70W+

岗位火不火，薪资最有说服力。

最近我去猎聘上查了一下，目前AI大模型应用开发工程师的招聘需求特别旺盛，而且薪资待遇高得让人羡慕。

根据猎聘最新的在招岗位显示，这个岗位的最高年薪甚至能达到70W+。

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而且这个岗位的门槛并没有想象中那么高，只要愿意学习，掌握相关的应用开发工具和框架，也能快速入门，对于想蹭AI风口的普通人来说，无疑是一个绝佳的机会。

其实从DeepSeek的识图模式，就能看出AI大模型的发展速度有多快，而随之而来的，就是一个又一个的就业风口。

AI大模型应用开发岗位，不用啃复杂算法，薪资又高，而且需求还在不断增加，绝对是当下最值得关注的岗位之一。

不用羡慕那些拿着高薪的AI从业者，只要找对方向，普通人也能抓住AI风口，实现职场逆袭。

技术的发展从来不是为了淘汰人，而是为了给我们提供更多的机会，就看我们能不能抓住它。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：

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