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![[实用路线图] 30 天从零学习 AI：从基础概念到项目实践
来自 @aigleeson 的分享，针对非技术背景人士（非数学或计算机科学专业）的 30 天 AI 学习计划。不同于常见的“囤积链接、刷视频”式浅尝辄止，这个计划强调通过概念理解、快速构建、调试和输出应用来培养直觉和技能，最终让你能将 AI 融入实际工作流。
核心理念
· 问题诊断：许多人学习 AI 后只剩“感觉”，缺少可操作能力。解决方案是“专注的 30 天实验”，通过小步迭代积累“危险级”技能——即理解核心机制、集成模型，并知道下一步深造方向。
· 预期成果：不是成为“AI 专家”，而是能构建实用工具，如工作流中的智能体或检索系统。
四周学习路径
计划分为四周，每周目标明确，结合阅读、对话、编码和反思。以下按周拆解：
第 1 周：掌握基础概念（Get fluent in concepts）
目标：搞懂 AI 的“底层逻辑”，用简单语言解释清楚。
· 学习核心元素：大语言模型（LLM）、Tokens、参数（parameters）、训练 vs. 推理（training vs. inference）、RAG（检索增强生成）vs. 微调（fine-tuning）。
· 行动：阅读 3 篇精选解释文（Transformers、RAG、智能体各一篇），并用 ChatGPT 或 Claude 等模型反复对话，拆解术语、举例说明。重点是构建直觉，而非死记硬背。
第 2 周：构建小型项目（Build tiny things）
目标：通过“布线”模型来内化知识。
· 行动：制作 3 个简单项目，例如：针对 1 个 PDF 的问答智能体、文本重写内容助手、个人兴趣主题的研究助理。优先用无代码/低代码工具，一天内上线。
· 约束：每个项目不超过 100 行代码或周末无代码时间；整合至少 2 种工具（如模型 + 检索）；必须是自己会用的实用物。
第 3 周：深入机制（Go under the hood）
目标：亲手拆解系统，培养调试能力。
· 行动：聚焦 RAG 实现——理解分块（chunking）、嵌入（embeddings）、向量数据库（vector DBs）和检索过程。拿第 2 周项目实验：改块大小、检索策略或模型，观察效果差异。
· 额外：用 Python/JS 调用 LLM API，解析 JSON 输出，记录延迟和成本。模型从“魔法”转为“工具”。
第 4 周：专注应用与输出（Specialize + publish）
目标：将知识转化为可复用资产，避免“学而不用”。
· 行动：选一条赛道深挖 7 天（如写作/内容、数据分析、编码、运维自动化）。构建 1 个“展示级”项目：如真实工作流的智能体、个人知识库的 RAG 系统，或微型 SaaS 工具。
· 输出：教别人——发推、录 Loom 视频或写博客，解释技术栈、前后对比、故障修复。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fmedia%2FG6uwhB7a0AEDp5y.jpg&w=3840&q=75 "[实用路线图] 30 天从零学习 AI：从基础概念到项目实践
来自 @aigleeson 的分享，针对非技术背景人士（非数学或计算机科学专业）的 30 天 AI 学习计划。不同于常见的“囤积链接、刷视频”式浅尝辄止，这个计划强调通过概念理解、快速构建、调试和输出应用来培养直觉和技能，最终让你能将 AI 融入实际工作流。
核心理念
· 问题诊断：许多人学习 AI 后只剩“感觉”，缺少可操作能力。解决方案是“专注的 30 天实验”，通过小步迭代积累“危险级”技能——即理解核心机制、集成模型，并知道下一步深造方向。
· 预期成果：不是成为“AI 专家”，而是能构建实用工具，如工作流中的智能体或检索系统。
四周学习路径
计划分为四周，每周目标明确，结合阅读、对话、编码和反思。以下按周拆解：
第 1 周：掌握基础概念（Get fluent in concepts）
目标：搞懂 AI 的“底层逻辑”，用简单语言解释清楚。
· 学习核心元素：大语言模型（LLM）、Tokens、参数（parameters）、训练 vs. 推理（training vs. inference）、RAG（检索增强生成）vs. 微调（fine-tuning）。
· 行动：阅读 3 篇精选解释文（Transformers、RAG、智能体各一篇），并用 ChatGPT 或 Claude 等模型反复对话，拆解术语、举例说明。重点是构建直觉，而非死记硬背。
第 2 周：构建小型项目（Build tiny things）
目标：通过“布线”模型来内化知识。
· 行动：制作 3 个简单项目，例如：针对 1 个 PDF 的问答智能体、文本重写内容助手、个人兴趣主题的研究助理。优先用无代码/低代码工具，一天内上线。
· 约束：每个项目不超过 100 行代码或周末无代码时间；整合至少 2 种工具（如模型 + 检索）；必须是自己会用的实用物。
第 3 周：深入机制（Go under the hood）
目标：亲手拆解系统，培养调试能力。
· 行动：聚焦 RAG 实现——理解分块（chunking）、嵌入（embeddings）、向量数据库（vector DBs）和检索过程。拿第 2 周项目实验：改块大小、检索策略或模型，观察效果差异。
· 额外：用 Python/JS 调用 LLM API，解析 JSON 输出，记录延迟和成本。模型从“魔法”转为“工具”。
第 4 周：专注应用与输出（Specialize + publish）
目标：将知识转化为可复用资产，避免“学而不用”。
· 行动：选一条赛道深挖 7 天（如写作/内容、数据分析、编码、运维自动化）。构建 1 个“展示级”项目：如真实工作流的智能体、个人知识库的 RAG 系统，或微型 SaaS 工具。
· 输出：教别人——发推、录 Loom 视频或写博客，解释技术栈、前后对比、故障修复。")
[实用路线图] 30 天从零学习 AI：从基础概念到项目实践 来自 @aigleeson 的分享，针对非技术背景人士（非数学或计算机科学专业）的 30 天 AI 学习计划。不同于常见的“囤积链接、刷视频”式浅尝辄止，这个计划强调通过概念理解、快速构建、调试和输出应用来培养直觉和技能，最终让你能将 AI 融入实际工作流。 核心理念 · 问题诊断：许多人学习 AI 后只剩“感觉”，缺少可操作能力。解决方案是“专注的 30 天实验”，通过小步迭代积累“危险级”技能——即理解核心机制、集成模型，并知道下一步深造方向。 · 预期成果：不是成为“AI 专家”，而是能构建实用工具，如工作流中的智能体或检索系统。 四周学习路径 计划分为四周，每周目标明确，结合阅读、对话、编码和反思。以下按周拆解： 第 1 周：掌握基础概念（Get fluent in concepts） 目标：搞懂 AI 的“底层逻辑”，用简单语言解释清楚。 · 学习核心元素：大语言模型（LLM）、Tokens、参数（parameters）、训练 vs. 推理（training vs. inference）、RAG（检索增强生成）vs. 微调（fine-tuning）。 · 行动：阅读 3 篇精选解释文（Transformers、RAG、智能体各一篇），并用 ChatGPT 或 Claude 等模型反复对话，拆解术语、举例说明。重点是构建直觉，而非死记硬背。 第 2 周：构建小型项目（Build tiny things） 目标：通过“布线”模型来内化知识。 · 行动：制作 3 个简单项目，例如：针对 1 个 PDF 的问答智能体、文本重写内容助手、个人兴趣主题的研究助理。优先用无代码/低代码工具，一天内上线。 · 约束：每个项目不超过 100 行代码或周末无代码时间；整合至少 2 种工具（如模型 + 检索）；必须是自己会用的实用物。 第 3 周：深入机制（Go under the hood） 目标：亲手拆解系统，培养调试能力。 · 行动：聚焦 RAG 实现——理解分块（chunking）、嵌入（embeddings）、向量数据库（vector DBs）和检索过程。拿第 2 周项目实验：改块大小、检索策略或模型，观察效果差异。 · 额外：用 Python/JS 调用 LLM API，解析 JSON 输出，记录延迟和成本。模型从“魔法”转为“工具”。 第 4 周：专注应用与输出（Specialize + publish） 目标：将知识转化为可复用资产，避免“学而不用”。 · 行动：选一条赛道深挖 7 天（如写作/内容、数据分析、编码、运维自动化）。构建 1 个“展示级”项目：如真实工作流的智能体、个人知识库的 RAG 系统，或微型 SaaS 工具。 · 输出：教别人——发推、录 Loom 视频或写博客，解释技术栈、前后对比、故障修复。
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
谷歌为什么能让安卓设备兼容苹果的 AirDrop 隔空投送？既不是与苹果合作开发，也不是谷歌逆向工程，而是欧盟的法律规定。欧盟的法律要求苹果放弃自己私有的 AWDL 协议并采用 Wi-Fi 联盟的 Aware 协议，后者是行业标准化协议并在 iOS 26/iPadOS 26 中得到支持，而 macOS 因为市场占有率较低未被欧盟纳入看门人列表不需要遵守该规定，所以谷歌没法支持 Mac 设备。
查看全文：https://t.co/djrI84zofR
RT @indie_maker_fox: 👨💻 之前分享视频说，不要在一个对话框中一直聊，而应该在发送新的不相干的任务时就开新对话，或者，在当前上下文用了差不多七八成就开新对话，效果更好，也更省token。 最近发现，当前未提交的代码也是越少越好，多了效果又会显著下降 👉…
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> Culture... > Coexistence is impossible, after all. What is their fucking problem? When I see Japanese people whining about China, it's not so much about PLAN, it's this inane stuff. They insulted our deer, they give money to the baby, they have babies… Are they senile?
We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
This ambiguity is of course very easily addressed by Japan recognizing China (the Republic of).
We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
RT @jackfriks: black friday deals are boring and no fun 😴😴😴 so i made a black friday experience instead :)
curious guy creating things @ https://t.co/HXWladhJaA - up and coming wife guy
