齐齐哈尔市网站建设_网站建设公司_页面加载速度_seo优化

简介

文章阐述了AI优先思维的重要性，指出在AI时代，应将"先问AI"作为处理任务的第一反应。作者分享了自己如何将AI融入写作、医疗咨询等日常场景，形成"聊天式成长"。普通人应同时成为AI的使用者和创造者，将不适打磨成稳定方案。在AI批量生产内容的时代，信息的"准"和"深"比"多"更重要。最后鼓励人们循序渐进地学习使用AI，不必急于成为冲浪高手，只要每天练习，就能找到属于自己的节奏和机会。

2026 年新年伊始，我越来越清晰地感受到一个变化：真正的机会，正在向“超级个体”倾斜，而且是全球范围内的。

所谓 all in AI，在我看来并不是技术信仰，也不是情绪站队，而是一种非常务实的选择——AI 优先思维。面对工作和生活中的任何任务，我的第一反应不再是“我先自己试试”，而是先问一句 AI。

很多人用不好 AI，并不是不用，而是用得太“极端”。要么浅尝辄止，要么只在自己被折磨到不行的时候才想起它。现在的 AI 确实有点“脑子很强，手脚还不利索”，但问题在于，如果我们总觉得它不好用，就不会把时间和注意力真正投进去，久而久之，自然也熟悉不起来。AI 优先，其实是一种习惯——有事没事，先聊一句。

我自己的变化很明显。写文章前，我几乎一定会先和 AI 聊一轮，不指望它直接给我成稿，但聊完之后，结构、例子和关键表达都会浮出来，动笔反而更快。

又比如前段时间身体不舒服，去做检查，等医生叫号的时候，我把报告发给 AI 先问一问建议，并不冲突，反而让我更从容。这种状态，我称之为“聊天式成长”。

普通人面对 AI，其实只有两种角色：使用者和创造者。使用 AI 解决一次问题不难，难的是把一个真实的不适反复打磨成稳定方案。

我就曾经被不同模型写作风格不统一折磨过，于是花时间对比、喂养、调整，最终跑出一个只属于我的写作流程。它未必完美，但足够稳定。这种从不适中生出来的方案，本身就有分享甚至产品化的可能。

在 AI 能批量生产内容的时代，信息反而更值钱的不是“多”，而是“准”和“深”。

我现在对信息源的筛选非常严格：是否准确、是否及时、是否有专业解读。愿意为优质信息付费，本质上是在把自己和信息污染隔开。

与此同时，我也开始有意识地积累自己的语料库——工作产出、表达片段、想法记录，这些未来都会成为 AI 真正“懂我”的基础。

说到底，AI 这波浪太大了，大到让人兴奋，也让人害怕。我站在岸边，看着浪涌上来，一边想冲，一边又担心被拍晕。

但我越来越确定一件事：不用急着成为冲浪高手，只要每天都下水练一点点。浪一波一波来，节奏是慢慢踩出来的。属于自己的浪头，也一定是在途中出现的。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份LLM大模型资料分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

学习路线

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】🆓