从“听说AI”到真正入门：一个普通开发者的AI探索之路
相信技术传递价值——这是我最近在稀土掘金上看到的一句话，也恰好概括了我过去几个月与人工智能“从陌生到相知”的旅程。
一、最初的印象：AI离我很远？
我对AI的初识，其实非常“接地气”——始于手机上的腾讯元宝APP（基于混元大模型）和 DeepSeek。在此之前，虽然听说过 ChatGPT、DeepSeek 这些名词，但总觉得它们属于“别人的世界”：高深、遥远，和我这个普通开发者关系不大。
真正让我改变想法的，是用它查资料。
相比传统搜索引擎需要在一堆网页中筛选答案，AI能直接给出结构清晰、语言通顺的总结。那一刻我才意识到：原来AI不是未来，它已经来了，而且就在我手边。
二、一次“差点入坑”的培训课
后来，一个微信旧群推送了某AI培训课程的三节免费直播课。当时我刚离职，正处在职业空窗期，看到课程宣传中提到“AI应用工程师年薪30W+”，说不动心是假的。
于是，我认真听完了全部三节课，了解了一些基础概念：什么是大模型、提示词怎么写、AI能做哪些事……但当我看到正式课程的价格时，心凉了一半——远超我的心理预期。
更关键的是，三位讲师的授课风格让我产生了疑虑：内容泛泛而谈，缺乏深度；演示粗糙，甚至有些概念讲得并不准确。我没有见到“专业感”，只看到了“营销感”。
最终，我选择放弃报班，转而根据课程中提到的关键词，自己去网上找文档、看视频、跑Demo。事实证明，这是一个更踏实的选择。
三、面试中的“意外助攻”
两周后，前公司突然联系我，提供一个远程面试机会。岗位正是我心仪的方向。我立刻根据招聘要求突击准备，其中就包括“AI在工业检测中的应用”。
面试当天，我表现尚可。第二天HR通知我一面通过。但好事多磨——两周后被告知原部门因架构调整暂停招聘。不过，他们愿意推荐我去另一个团队重新面试。
第二次面试中，面试官提到了“外观检测与AI结合”。幸运的是，此前自学的内容让我能从容应对。最终，我顺利入职。
现在回想，如果当初没花那几天了解AI基础，可能就会在那个问题上卡住。看似无用的积累，往往在关键时刻成为你的筹码。
四、真正入门：发现AI世界的浩瀚
入职后，工作节奏稳定下来，我也有了更多时间系统学习AI。这时我才真正意识到：AI的知识体系之庞大，远超想象。
- 提示词工程（Prompt Engineering）：原来一句话的措辞，能极大影响输出质量；
- 检索增强生成（RAG）：让模型“知道”你公司的私有知识；
- 微调（Fine-tuning）与LoRA：如何让通用模型适配特定任务；
- 函数调用 & Agent：让AI不只是“回答”，而是“行动”；
- 思维链（Chain-of-Thought）：引导模型一步步推理；
- 多模态嵌入：图像、文本如何在同一个向量空间对话；
- MCP协议、Trae工具链……
每一个术语背后，都是一扇通往新世界的大门。每学一点，就感觉自己又“充盈”了一分。那种持续解锁新认知的快感，是我多年技术学习中少有的体验。
五、写在最后：普通人也能走进AI
我不是算法工程师，没有顶会论文，也不是名校出身。但我相信，只要保持好奇、动手实践、理性判断，每个普通开发者都能在AI时代找到自己的位置。
如果你也像我一样，曾觉得AI“高不可攀”，不妨从今天开始：
- 用AI查一次资料；
- 写一个简单的提示词；
- 跑通一个开源RAG Demo；
- 在掘金读一篇技术解析……
伟大的旅程，往往始于一次微小的点击。
