微调工程师岗位可能并不存在，但使用 AI 编码工具已经成为刚需

智能编码工具正日益普及，它们不仅改变了编程模式，也可能引领全新的编程时代。以阿里云通义灵码为例，这款基于大模型的智能编码助手，提供多种功能，如自然语言生成代码、单元测试、代码优化等，已在短时间内收获大量用户。尽管初期面临开源模型的挑战和不确定性，但AI编码工具已被开发者广泛接纳，甚至有报告指出80%至90%的开发者正在使用此类工具。随着技术进步，大模型可能推动代码智能生成成为行业标准，一些企业开始调整代码框架和研发模式以适应AI。未来，AI原生的编程模式可能成为主流，其中自然语言框架和大模型的结合有望简化代码编写流程。

此外，开放模型的前景广阔，大模型的竞争焦点将转向流量入口和生态建设。开源模型为企业提供了低成本试错的机会，但算力需求的增加成为一个挑战。在数据标注方面，AI虽然能处理简单任务，但复杂的标注仍需要专家参与。随着企业对AI工具的依赖加深，可能需要专门的团队进行数据处理和模型个性化训练。在计算力方面，公共云平台成为解决算力短缺的可行方案，短期内“大力出奇迹”的定律依然适用。微调工程师的角色可能并不独立，但微调技能成为必备，需要对业务有深入理解。最后，AI Agent预计将在2024年在B端实现广泛应用，成为提高软件生产效率的关键。

本文来源： 阿里云开发者社区【阅读原文】