文章分析了当前AI技术快速发展带来的认知挑战，提出普通人学习AI应聚焦实际应用场景而非纯理论。作者设计了四阶段学习路径：0-20（基础对话练习）、20-60（提示词积累与多工具应用）、60-80（智能体构建）、80-100（商业化应用）。强调业务熟悉度是AI价值放大的基础，应优先培养解决问题的思路与能力，再利用AI提升效率。通过特定场景切入，结合AI工具使用，可快速提升个人在AI时代的竞争力。

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既看破又说破的才叫做干货

最近这两个月来相信大家已经被密集的生成式人工智能宣传和各式各样的app轰炸的头晕脑胀了，一瞬间涌入的各种咨询和无数的测评、网课、教程搞的连许多人工智能产业从业者都变得无所适从起来。这种技术引发的集体眩晕背后，值得我们思考两个深层动因：

首先，技术迭代周期压缩引发的认知代际差。 过去需要十年演进的软件技术，现在被3个月就升级的LLM模型不断颠覆。智能手机用了15年完成的渗透路径，生成式AI可能只需要3年。这种加速度不仅在考验公众的认知弹性，也在重构整个技术伦理的坐标系；

其次，资本市场中实体资产与数字资产的估值异化愈演愈烈。 当某AI初创企业PPT上的参数幻觉都能拿到百亿估值，传递到应用层必然演变成各种魔改app的暴力测试。企业用「AI含量」代替产品价值的估值游戏，正在制造成吨的技术泡沫。

历史总是科技、资本、人性共同书写的。从AlphaGo到Stable Diffusion再到deepseek，每个技术引爆阶段都藏着相似的密码——先技术突破引发狂欢，再兑现过载导致迷茫，最终在废墟里长出真正的希望。如同热力学第二定律的隐喻：任何封闭系统的熵增终将引发变革，现在或许正是人类需要重新构建AI认知基座的关键时刻。

01. 技术狂潮下，重新构建AI认知基座

对于普通人来说，焦虑是必然的，它仿佛已经成为了与我们共生的“精神寄生虫”，成为了我们身体的一部分，我们的血肉无时无刻不在供养这它一步步长大。

那么，现阶段我们能够做什么来抵抗它呢？我在这里提出一条AI的学习路径，接纳、拥抱、学习、壮大，帮助大家快速的提升自己，让一个技术小白也能从0——100迎头赶上，甚至走在大多数人的前面。这也是我作为人工智能从业者近来的思考及跟踪研究市面上众多产品以后得出的总结，我所介绍的这条路径，特别适合那些没有技术背景的普通人或创业者。

1. 不要看纯技术类科普及文章

这类您无意间刷到或者刻意搜索出来的，由一堆看似高大上专有名词堆砌的东西，如前段时间在微信疯传的《Deepseek从入门到精通》（清华），通篇充满了技术的傲慢和不合时宜的说教。您看多了诸如：Transformer架构、扩散模型（Diffusion Model）、RLHF、对比学习技术、生成质量基准、语义一致性指标、参数高效微调、提示工程技术、多模态生成等等，除了把自己的脑子搞乱，或者在帮您在酒桌上多一点谈资，对于您的工作和生活没有半分帮助。因为它脱离了与您我息息相关的应用场景，也就相当于他虽然教您用AI做了一些事情，但是这个事儿并没有在一个生产链条里边，也就无法形成它该有的生产力。

2. 一定不要从机器学习入门，

或者一上来就试图自己搭建智能体

当然如果您自己就是一位技术专家，当我没说。这里只针对基础几乎为0的人，那些玩意儿除非您就是这个专业的，否则您碰都不要碰，那很容易学一两个小时您就被劝退了。而且这个东西您学或者不学它，完全不影响您在应用层面去创造价值。

3.一定要与您自己的工作和生活结合，

积极思考您所在行业所存在的应用场景，

您想要用AI帮您解决什么样的问题

现阶段的AI您可以把他当成一个聪明人，这个聪明人能不能听懂您说的，能不能明白您要做的。关键点在于，您传递了什么给他以及您清不清楚他能够干什么，切勿过分神化AI——至少现在AI成不了您世界里的神。这是我学习AI时得出的第一个关键结论：必须首先在实际应用场景中获得解决问题的认知和能力，观察我是如何在这个场景下运用特定流程和思路来解决问题的。随后，在原有流程中应用AI以提高效率。解决问题的思路与能力应优先于AI的应用。应重视场景而非技术，从场景出发选择恰当的技术，这才是真正有价值的学习方法。

4.一定要选择一个您足够熟悉的业务场景来切入

记住一点：**您对业务的熟悉程度和解决业务问题的思路占这件事的90%。**AI在您已经能够解决问题的基础之上，AI可以帮您提升五倍、十倍、20倍甚至更高，只有当被乘数足够大时，您得到的结果才有意义。如果您本身无法解决这个业务问题，您就是0。那AI乘以100倍、乘以1000倍、乘以1万倍，他还是0，而且永远都是0。

业务核心能力是帮助您构筑发展的根基，任何职业发展的根本在于从业者两方面的基础构建：

一是对业务流程本质的深度理解，这需要通过长期实践积累；

二是形成有效的解决方案体系，这依赖持续的思维训练和案例复盘。

这两大要素构成90%的职场竞争力基石，正如数学家解决问题时的基本定理认知比计算器操作更为关键。AI作为能力倍增器的实现条件当建立可靠的业务处理能力体系后，AI技术即显现其加速优化的威力。我们以新媒体运营为例，熟练的运营者运用生成式AI可日均产出20篇高质量原创内容，而新手可能因指令模糊导致产出效果不佳。这说明AI的价值在于为内行人提供效率杠杆，而不是代替专业判断。

那么这个建议落到实际中我们应该怎么做呢？举一个最简单的例子：假如您是一位办公室的文员，您的日常是文字整理类工作，那么您就从您最熟悉的如何让AI帮您形成一份“完美”《会议纪要》或者《通知》开始吧！

虽然AI的技术会不断进步和更新，但许多场景解决问题的方法遵循着固定规律，这些规律通常不会改变。

如何系统的学习大模型 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。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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