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。
一、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。
二、AI通关路径，四阶段实战成长地图
最后我将总结的AI学习四个阶段分享如下，对于大家把握自己学习的位置比较重要，这也就是文章标题提出的从1——100的学习阶段和过程：
// 第一阶段（0——20） //
首先，初学者应与大型语言模型进行频繁的对话，从无目的的交流开始，就像平常与人交谈一样，随意提问并感受其答案。后面，您可以逐渐转向有目的的对话，并再次体验它的答案。接着，当您需要长期专注于某个有价值的主题时，应持续与模型针对该主题进行对话，建议用2到3周的时间来逐步建立对AI的基本认知和理解。不要听从别人的片面之词，认为AI能做或不能做某些事情，亲自尝试并得出结论。最后将试出来的结果和您自身的实际情况相结合，这些知识才能变成是您的。目前，我只推荐ChatGPT和Deepseek两个大模型平台，而Deepseek更方便，更适合我们中国人。
// 第二阶段（20——60） //
此时的您已经顺利渡过了适应期，正在逐步养成您自己使用AI的一些习惯，您已经不再排斥它并感到方便并且您还期待AI能更精准地解决您的问题。这时，**积累个性化的提示词模板变得至关重要。**您会发现，一些特定的对话思路或系统性的提示实际上非常实用。使用它们与随意聊天完全不同，AI由此开始为提供具体价值和生产力。您需要大量学习各种提示词，复制、初步使用并根据需要修改它们，逐渐将他人的提示词转化为自己的，从而丰富您头脑中的提示词库。
当然在第二阶段，除了使用提示词之外，我建议您这一阶段还应引入其他AI工具，如通义千问、豆包、kimi、PPTAI、Midjourney、即梦AI、海螺AI、可画等等。此外，包括AI插件和办公效率软件，例如OfficeAI和飞书等。之前我们通常依赖于deepseek作为输出，尽管其功能强大，但毕竟它的输出仅限于文字，相当于我们接入了一个知识渊博的外脑。然而，在实际应用场景中，仅仅拥有思路和方案是不够的，提升效率的空间依然有限，因为许多工作仍需我们亲自动手。
因此，您需要更多能够直接产生成果的AI工具来提高效率。无论是文身图、图生图、文身视频还是图生视频，或是各种办公软件的AI，都可以充分利用，让AI更深入地融入您的生活和工作。当您达到这一阶段，您将超越绝大多数普通人，您的思维、认知、效率和生产力都将逐渐超越那些尚未开始使用AI的人。
// 第三阶段（60——80） //
恭喜您，第二阶段完成以后其实您已经处于及格水平，也已经领先很多人了。第三阶段可能很多人会永远停步于此阶段前半部分，但是相信我，一旦您进入这个阶段您绝对可以成为您行业中的高手。让我们进入智能体阶段，智能体又被称为agent，翻译过来就是代理。那到底是代理谁呢？当然是代理您去完成您的工作。在智能体阶段之前，您所使用的各种工具基本上都是解决工作流程中的某个节点问题。智能体有简单和复杂之分，简单的是帮助完成一套工作流程，而复杂的则是将多个工作流融合起来，以解决更复杂的问题。
就比如您作为公司总工办信息技术口的一名员工，领导要求您每天早上一上班就需要将您所在行业每天国内外发生的行业动态收集起来，经过分析和整理形成简报放在公司领导的办公桌上。
这些工作之前都需要员工手动完成每一步，从浏览门户网站和一些报刊（杂志）到选择优秀内容，直至汇总、优化、精炼、简写、美化并形成格式文件，每一步都需要人来完成。尽管流程已经很成熟，但仍然需要大量人工操作，导致效率较低。而现在，通过构建工作流，只需将任务投入系统，便无需再过问。例如，从网站中提取链接、优化文案并将其转化为经过设计的文档（图片）发送给领导，这一系列步骤现在都由机器完成，极大地提高了工作效率，可能达到人工的十倍以上。因为以前需要人工具体操作，而现在只需负责寻找链接，如果您有标准的话，您连链接都不用找，您就每天输入一指令，然后就是几十条文案就直接就完成了，已经效率又提升了，可能十倍都不止。
// 第四阶段（80——100） //
这基本上也是普通人能够达到的极限，因为从第四阶段中期开始，就需要精细的团队协作。
首先，需要**将智能体或特定场景的AI技术转化为具有市场定价能力的可视化解决方案****。进一步，将这些可视化解决方案转化为可商品化的标准化产品。**您不仅可以销售自主研发的智能体，还可以提供针对企业或个人定制的智能体服务。此外，还可以利用这些技术和经验，专注于某一行业的AI培训，或者您的公司本身就是从事某一产业领域的。最后，您可以将该解决方案与原有的商业架构融合，以提升整个产业链的生产力并改变原有的商业结构。
难点在于何处？难点在于前面我们反复强调的——熟悉自己的业务流程，您需要准确提炼业务流程中的具体步骤，然后利用提示词、流程和各种插件，将原有的业务流程通过AI技术串联起来。关键在于识别哪些工作可以被AI替代，哪些则不能。其实，一旦前几个阶段顺利完成，这一步自然也就水到渠成了。由于您对AI的深入了解，真正的挑战在于构建知识库、微调大型模型以及实现AI与人类工作的平衡。这些方面确实存在难度和复杂性。它的门槛很低，但潜力巨大，能够实现极其复杂和困难的任务。就像我们以前写代码，有的高手10行就能写出漂亮的代码来完成任务，有的人写50行的效果还没有别人好，这就是认知的差别。
写在最后的总结：作为一个普通人，一个创业者，或是一个老板，学习AI时，必须聚焦于特定场景，并深入到应用层面进行学习。从使用对话AI开始，掌握提示词的运用，熟练操作各种AI工具。在这个过程中，无需深入探讨智能体的概念，达到这一步时，实际上已经实现了自我蜕变。接下来，取决于个人是否需要进一步深化学习。
三、如何学习AI大模型？
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。
这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在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；
第三阶段：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；
第四阶段：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；
第五阶段：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大模型；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，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。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 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，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓
