35岁的程序员可能会面临以下一些问题或挑战：

技术更新：技术行业变化迅速，需要不断学习新技能和新技术来保持竞争力。
职业发展：可能会遇到职业发展的瓶颈，比如晋升管理层的机会有限或者想要转行但没有明确的路径。
工作压力：随着年龄的增长，家庭和个人生活的责任可能会增加，同时工作压力也可能加大。
健康问题：长期的编程和久坐可能会带来健康问题，如视力疲劳、颈椎病、腰椎病等。
年龄歧视：在某些公司或行业中，可能会有对年长程序员的隐性偏见，认为他们不如年轻程序员灵活或愿意接受较低薪酬。
薪资期望：随着经验的增加，对薪资的期望也会提高，但公司可能更愿意雇佣成本较低的年轻程序员。
工作稳定性：可能会担心技术行业的波动性和裁员风险，特别是在经济不景气时期。
生活平衡：在职业生涯的某个阶段，可能会更加关注工作与生活的平衡，而不是之前可能更关注职业发展。

通过学习大型模型（如大型语言模型或大型神经网络）来解决程序员面临的问题，可以采取以下步骤：

技术更新与技能提升：
在线课程：参加与大型模型相关的在线课程，如深度学习、自然语言处理等。
专业书籍：阅读最新的专业书籍和论文，了解大型模型的理论和实践。
实践项目：参与开源项目或个人项目，实际应用大型模型来解决具体问题。
职业发展：
专业认证：获取相关的专业认证，如机器学习工程师或AI专家认证，以提升职业资格。
网络建设：通过参加行业会议、研讨会和网络研讨会，与行业专家建立联系。
工作压力与健康问题：
自动化工具：学习如何使用大型模型来自动化重复性任务，减轻工作负担。
时间管理：利用AI工具来帮助管理时间和任务，提高工作效率。
年龄歧视：
个人品牌建设：通过博客、社交媒体等展示自己在大型模型领域的专业知识和经验。
持续学习：展示自己愿意学习新技能，保持与时俱进的态度。
薪资期望：
增值技能：通过掌握大型模型的相关技能，增加自己的市场价值。
谈判技巧：学习薪资谈判技巧，以更好地争取自己的利益。
工作稳定性：
多元化技能：不仅仅专注于一种大型模型，而是学习多种相关技能，提高自己的适应性。
行业趋势分析：通过分析行业趋势，预测未来的就业市场，做出相应的职业规划。
生活平衡：
工作效率提升：利用大型模型提高工作效率，从而有更多时间享受个人生活。
远程工作：探索使用大型模型进行远程工作的可能性，以实现更好的工作与生活平衡。
具体操作步骤如下：

确定学习目标：明确自己想要通过学习大型模型解决的具体问题。
选择学习资源：根据目标选择合适的学习资源，如在线课程、书籍、教程等。
实践应用：在项目中应用所学知识，通过实践加深理解。
反馈与调整：根据学习过程中的反馈和成果，调整学习计划和方法。
持续跟进：大型模型领域不断进步，持续学习最新研究成果和技术动态。

通过这种方式，程序员可以利用大型模型来解决职业生涯中遇到的问题，同时提升自己的竞争力和市场价值。

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

?学会后的收获：?
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
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5.LLM面试题合集
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