Q51｜技术体系：AI全栈工程师的学习路径
彭靖田
作者介绍：彭靖田，Google Developers Expert 《深入理解 TensorFlow》作者
Q：一个 AI 全栈工程师的学习路径应该是什么样的？
彭靖田：一个全栈的 AI 工程师需要掌握的技术，至少可以分成四层——应用、 平台、模型、硬件。
应用层：如上图所示 6 个常见实践场景，但也有一些企业内部的一些其他类型的应用。
平台层：有新的技术体系出来的时候，我们都可以去关注。比如，我认为 2025 年到 2030 年应该会有更多的人进入到 AI 大模型的这个赛道，所以 Dify 这种对基础门槛要求更低的技术，用拖拉拽的方式去完成 Agent 的搭建，是需要大家去了解和掌握的，包括 Dify 如何私有化部署。再比如，在国内，为了做好智能客服，我们要能够在微信生态、钉钉生态、企微生态、飞书生态等去做各种各样的客服机器人，那 LangBot 也是一个不错的项目，并且它也支持 Dify。MCP 这个最近很热的一个协议。这些一个个出现的时候，我们都可以学习。
模型层：哪个大模型走的比较前沿？有哪些新的框架（比如 MoE 架构）？训练方法？DeepSeek 最新的论文你有没有了解过？如果你想在 AI 大模型这个领域按 5-10 年的发展做自己的长期规划，以后要做到技术负责人的话，这些都是你需要了解的。
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1. AI全栈工程师需要掌握四个技术层次：应用、平台、模型、硬件。 2. 应用层包括常见实践场景，企业内部的其他类型的应用，以及新兴技术体系。 3. 平台层的技术包括对新技术体系的关注，如AI大模型的发展赛道和私有化部署技术。 4. 模型层需要关注前沿的大模型、新框架、训练方法以及最新的研究论文。 5. 成为技术负责人需要不仅掌握纯技术部分，还需要具备资源协调和人才组织能力。
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