AI关键在于「习」而非「学」

关于"AI"学习这件事，

我的看法可能跟你想的不太一样。

打个比方说开车，

你根本没必要搞懂V12发动机的工作原理，

也不必清楚98号汽油在内燃机里怎么燃烧，

你只要记住，挂D档，踩油门，车子就能动，

这就够了。

除非你是修车的。

同理，你也不需要了解transformer架构是什么，

只要明白现在的AI能帮你写代码、修bug，这就够了。

现在AI写代码的能力已经远超以前的程序员了，

而且态度还特别温和，

AI的关键在于「实践」，而不是「理论学习」

即使你把交通规则背得滚瓜烂熟，也不能算是个老司机。

关键是多练手。

AI也是同样的道理。

想玩俄罗斯方块？

直接对AI说："帮我做一个俄罗斯方块游戏。"

5分钟后，你就能开始玩了。

写代码变得像呼吸一样自然。

但问题来了，就像我以前想学Photoshop，却怎么也学不会；

我真的不会用Photoshop吗？

不是啊，是我不会画画啊；

现在AI也是这样，学完了才发现，

虽然有把绝世好剑，却只能砍砍稻草；

归根结底，你还是AI的使用者，而不是创造者。

AI是AI，需求是需求，两者不能混为一谈。

你不能因为消耗了大量token，就声称自己掌握了AI。

这就像你不能因为用了很多流量，就说自己是网络高手一样。

门槛确实降低了，关键是你愿不愿意迈出这一步。

认真思考一下，你真正需要什么？

你的这个需求，其他人是否也有？

至少在编程领域，能够实现的需求已经相当丰富了。

事情还是那些事情，关键是你能用AI来优化什么？

想明白了就来找我，我有足够的token。