java开发or大模型应用开发

除了Java，当下最值得投入的技术方向绝对是大模型相关技术——它不仅是AI时代的核心风口，更能与Java后端开发形成强大互补，让你的技术栈从“单一开发能力”升级为“智能应用落地能力”。对Java程序员而言，大模型技术并非遥不可及的“纯算法领域”，反而有大量贴合后端场景的落地路径：比如学习大模型API调用与二次开发，用Java对接GPT、文心一言等模型，快速实现智能客服、文本摘要、代码生成等功能，让传统后端系统具备“智能交互”能力；再比如深耕大模型应用开发框架（如LangChain、LlamaIndex），结合Java的高并发、高可用优势，搭建企业级RAG（检索增强生成）系统，解决知识库问答、文档分析等实际业务需求；若想进一步深入，还能学习大模型部署与优化技术，比如用Java+Docker实现模型容器化部署，通过量化、蒸馏等手段提升模型运行效率，适配后端系统的性能要求。如今，从互联网大厂到传统企业，都在推进“大模型+业务”的转型，掌握大模型相关技术，不仅能让你在Java开发岗位中更具竞争力（比如参与智能办公系统、智能风控平台等新兴项目），还能打开“AI应用工程师”“大模型开发工程师”等高薪岗位的大门，成为横跨后端开发与AI落地的复合型人才，在技术迭代浪潮中牢牢站稳脚跟。

📍面试公司：华为🕐面试时间：2026.1.20💻面试岗位：AI应用工程师❓面试问题：主要问了一些比较基础的问题，比如解释一下transformer的原理，一个7B的模型，用BF16精度需要多少显存？还有可能有什么显存开销？存放在哪里？然后后面就是手撕代码环节，这部分出的题不是很难，就是求给定一个数K，和一个列表，对列表里的数进行+K或者-K的操作，求其最小的极差。🙌面试感想：第一次面试大厂，太紧张了，简单的问题也没有答上来很多，感觉问的八股特别细。后面代码题没有做出来直接凉凉。面试官挺好的，一直在引导，但是自己题刷得太少了，整体难度不是很高，还是刷题问题。后续问了HR，说挂了基本上都告...

鼠鼠是双非本985硕目前研一，最近纠结未来就业和暑期实习问题，AI是我的研究方向，java后端开发目前已经做了一个项目。今年听学长说找实习比较困难，java太卷，AI今年也比较火岗位有所增加，学长们选择这两个方向的人几乎是一半一半。我想知道我可以all in java?还是all in 大模型？请各位大佬给个建议。

说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...