文章通过对比作者与朋友学习AI的经历，强调学习AI不应过分纠结硬件配置。作者利用普通笔记本和云服务快速入门并实践，而朋友则因过度追求完美配置而延误学习。当前AI技术入门环境优越，文档丰富且部署便捷，关键应采用"先实践后学习"的方式，避免在准备阶段就放弃学习。

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认识个朋友，说要学AI，于是他花了半个月时间研究AI硬件配置，又四处蹲守二手，前后花了俩月时间，硬件才到手。

而我，有一天准备业余玩玩AI开发，就在6g老显卡的笔记本上学习入门，第一天就跑了demo，第二天就进入生产实践了，随便找了个需求，用ai写代码、调优……

入门以后，又网上找两台云主机来跑，tensorflow+open CV、pytorch+ai agent……sd、deepseek……好几方向都跑了一圈，基本上已经能进入生产状态了。

于是俩月以后，朋友抱着他的新机器装了个黑神话悟空。

而我，拿我的demo，和人喝茶的时候，提及我没有显卡，都云主机上跑的，一个老板当场给我投了几万块钱买套设备……

……

你们可能以为这是段子，这真不是段子。

几万块的设备投入生产，也就勉勉强强，但是跑CV方向一般是够了。

我不缺他这几万，老板也不在乎这点小钱，他投的是个人情。

这是大家创业圈的一个玩笑，我也不可能白拿，后面一定会找个机会还了这个人情。

拿来以后，我就装了个黑神话悟空，买显卡送的。

这才是真正的游戏佬，白嫖一切。

……

最后说吧，我其实本来就是搞AI的，只不过是上一代AI，我们那时候，叫搜索引擎、推荐系统、大数据、NLP，就是不叫AI……

但是跟现在的ai技术栈完全不一样了，一样得从头学。

本来我也没兴趣，但是某天忽然琢磨，做这么多年技术，也多年担任技术专家这种一线技术岗，就这么完全放弃技术太可惜了，于是花了两天学。

现在有些东西，比我们那会儿学起来简单多了……

我们那时候很多文档找不到，只能自己研究，就一个“网页正文提取”，业余就研究优化了半年……搞一个pb数据量级的爬虫，完全手写整个分布式体系……谈不上多难，麻烦……

倒也不是说现在的技术不难，而是现在的技术入门环境太好了，几乎手把手教，很多环境一键部署……比我们那时候入门简单太多了。

现在人，更多的问题，是精力被太多东西分散了。

长期的被短效刺激（如自媒体、短视频等）以后，就难以保持专注了，你有没有发现你特别容易走神儿？

算了不说了，现在的乎友听不了这个，要开骂了。

……

不好意思跑题了。

怎么入门呢？随便找台机器，随便找个教程，照葫芦画瓢，正常来说俩月怎么也入门了……

我有个接近2k赞的回答：新手如何学编程。

基本上学AI和那个回答一个思路：先创造实践的条件，先实践在学习……

其实我知道，大多数人，最后都会和我那个朋友一样：半个月研究配置，一个月买设备，最后装个黑神话悟空……

AI最终的归宿都是3A……

我早已经利用我的AI监控到了你们的一切……

大模型未来如何发展？普通人能从中受益吗？

在科技日新月异的今天，大模型已经展现出了令人瞩目的能力，从编写代码到医疗诊断，再到自动驾驶，它们的应用领域日益广泛。那么，未来大模型将如何发展？普通人又能从中获得哪些益处呢？

通用人工智能（AGI）的曙光：未来，我们可能会见证通用人工智能（AGI）的出现，这是一种能够像人类一样思考的超级模型。它们有可能帮助人类解决气候变化、癌症等全球性难题。这样的发展将极大地推动科技进步，改善人类生活。

个人专属大模型的崛起：想象一下，未来的某一天，每个人的手机里都可能拥有一个私人AI助手。这个助手了解你的喜好，记得你的日程，甚至能模仿你的语气写邮件、回微信。这样的个性化服务将使我们的生活变得更加便捷。

脑机接口与大模型的融合：脑机接口技术的发展，使得大模型与人类的思维直接连接成为可能。未来，你可能只需戴上头盔，心中想到写一篇工作总结”，大模型就能将文字直接投影到屏幕上，实现真正的心想事成。

大模型的多领域应用：大模型就像一个超级智能的多面手，在各个领域都展现出了巨大的潜力和价值。随着技术的不断发展，相信未来大模型还会给我们带来更多的惊喜。赶紧把这篇文章分享给身边的朋友，一起感受大模型的魅力吧！

那么，如何学习AI大模型？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，帮助他们得到了学习和成长。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。因此，我坚持整理和分享各种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。

学习阶段包括：

1.大模型系统设计
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。包括模型架构、训练过程、优化策略等，让读者对大模型有一个全面的认识。

2.大模型提示词工程
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。包括提示词的构造、优化、应用等，让读者学会如何更好地利用大模型。

3.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。从需求分析、方案设计、到具体实现，详细讲解如何利用大模型构建实际应用。

4.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。包括知识库的构建、问答系统的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建智能问答系统。

5.大模型微调开发
借助以大健康、新零售、新媒体领域，构建适合当前领域的大模型。包括微调的方法、技巧、到实际应用，让读者学会如何针对特定领域进行大模型的微调。

6.SD多模态大模型
以SD多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。从模型选择、到小程序的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建多模态应用。

7.大模型平台应用与开发
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。包括行业需求分析、方案设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建行业应用。

学成之后的收获👈

• 全栈工程实现能力：通过学习，你将掌握从前端到后端，从产品经理到设计，再到数据分析等一系列技能，实现全方位的技术提升。

• 解决实际项目需求：在大数据时代，企业和机构面临海量数据处理的需求。掌握大模型应用开发技能，将使你能够更准确地分析数据，更有效地做出决策，更好地应对各种实际项目挑战。

• AI应用开发实战技能：你将学习如何基于大模型和企业数据开发AI应用，包括理论掌握、GPU算力运用、硬件知识、LangChain开发框架应用，以及项目实战经验。此外，你还将学会如何进行Fine-tuning垂直训练大模型，包括数据准备、数据蒸馏和大模型部署等一站式技能。

• 提升编码能力：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，这些技术的掌握将提升你的编码能力和分析能力，使你能够编写更高质量的代码。

学习资源📚

1. AI大模型学习路线图：为你提供清晰的学习路径，助你系统地掌握AI大模型知识。
2. 100套AI大模型商业化落地方案：学习如何将AI大模型技术应用于实际商业场景，实现技术的商业化价值。
3. 100集大模型视频教程：通过视频教程，你将更直观地学习大模型的技术细节和应用方法。
4. 200本大模型PDF书籍：丰富的书籍资源，供你深入阅读和研究，拓宽你的知识视野。
5. LLM面试题合集：准备面试，了解大模型领域的常见问题，提升你的面试通过率。
6. AI产品经理资源合集：为你提供AI产品经理的实用资源，帮助你更好地管理和推广AI产品。

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