文章讲述了作者周知如何通过"先上车"而非过度准备的方式，与AI协作实现自我提升的经历。他从零基础开始，一年阅读60本书、减脂70斤，并创建使用量超50W次的智能体。作者强调边干边学是驾驭AI的最佳方式，提供三个行动建议：从熟悉场景开始、制定小步快跑计划、避免常见误区。文章鼓励读者克服技术恐惧，以小任务起步，在AI浪潮中把握机会。
不要过度准备
最近，经常收到各种粉丝问，
“如何学 AI，如何 AI 变现，学习 AI 路径有哪些？”
但很多人想等 AI 技术更成熟、学习资源更完善、
有了明确的学习路径再开始。
曾经，我也无数次陷入过"等我准备好了"的陷阱中。
无论是想深入了解大模型，
还是开发 AI 应用，
总是有无数个理由推迟开始的时间。
想做 AI 创作，总觉得自己不懂技术。
没有编程基础、担心学不会 prompt、害怕跟不上技术发展……。
这些声音不断在耳边回响，仿佛一道道无形的屏障，阻止我前进。
直到有一天，我意识到，
那些所谓的"不足"永远不会完全消失。
而真正的成长，就在我们和 AI 一起探索的过程中。
是的，不要过度准备，准备的时间越长，往往越容易错过 AI 发展的浪潮。
边干边学是驾驭 AI 最好的方式
2024 年 6 月，站在人生的十字路口，我选择了 ALL in AI 创业。
我和墨云运营了社群 AI 觉醒派，
开发 AI 写作工作流智能笔尖，
创造让思维可视化的小觉醒。
一步步塑造出代表觉醒派的智能机器人，
半年，收入已接近我曾经职场百万年薪的一半。
当你选择"先上车"，就意味着你愿意接受不完美。
当然，并不是说可以忽视后续的努力，
"调整姿势"同样重要。
因为，边干边学，能助力你在 AI 浪潮中乘风破浪。
就像驾驭 AI 这辆飞速前进的车，
一旦上路，你就需要时刻关注技术发展，
适时调整学习方向和应用策略。
在和 AI 协作的过程中，我也经历了无数次这样的调整。
最初，写的 prompt 可能很粗糙，但随着不断地积累，
我开始更加注重场景化思维、优化提示词，让 AI 输出更精准的内容。
给 AI 初学者的三个行动建议
- 从一个场景开始
- 选择最熟悉的工作场景
- 列出 3 个最耗时的重复性任务
- 找到对应的 AI 工具并立即尝试
- 制定"小步快跑"计划
- 每天用 15 分钟熟悉一个 AI 工具
- 记录使用心得和 prompt
- 周末整理成个人知识库
- 避免常见误区
- 不要执着于技术细节
- 不要追求完美输出
- 不要重复造轮子，多参考他人经验
AI 学习路线图
写在最后
很多时候，你看到了 AI 带来的新机会，
但往往会因为害怕技术门槛而选择观望。
其实，你需要的只是一个开始的勇气，
一个说学就学的决心。
无论你是想转型 AI 领域，
还是想用 AI 提升工作效率。
“先上车，再调整姿势”
从一个小任务起步
用一个工具切入
解决一个实际问题
都是一种非常有效的策略。
行动永远比等待更有力量。
在 AI 这趟开往未来的车上，
要去往哪个方向，与谁同行，
取决于你自己。而前提是你得先上车。
“想，都是问题；做，才有答案”。
与正在思考是否开启 AI 学习之旅的您，共勉。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。
我整理出这套 AI 大模型突围资料包：
- ✅AI大模型学习路线图
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
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所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
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