自从2022年末chatgpt的袭来，就从未停止过对AI的学习，本来秉着自己的小农意识，以为现在的状态可以坚持到退休了，但没曾想从2020年开始就遇到了职业生涯最大的一个坑，背刺，正刺，上刺，下刺，左刺，右刺，能存活至今也真是个奇迹，无奈老婆孩子房子三件套已经配齐，没法再逞当年之勇，年过四十又重新开始学习技术，AI可能是当时天下亮起的一道曙光。
从极客时间最早的大模型开发实战营，到大模型微调训练营，再到现在的AGents开发实战营，中间从未间断，昨天群里开玩笑说基本上已经把彭老师掏空了，他短期内也不可能再开新的AI方面的训练营了，确实，从API调用，再到微调，最后到现在最热火的Agent，从咱们普通人的层面来说学AI现阶段已经到头了，没有资深的背景，没有算法的经验，不可能有机会让你去做预训练的，预训练的圈子也挺封闭，没有大厂的经验，给你10块卡，你都不知道怎么用起来。
发了这么多的牢骚，我一个从来没写过代码的人，通过AI工具和压力，这几个训练营也都坚持学下来了，同时作业也一个没落下，也都自己搞了下来（早期托gpt4的福，中期托claude3的福，现在托cursor的福）代码也都能跑通，当然也是花了很大的力气。
这几个课程也是一步步递进，先学习如何调用API，如何通过function call调用工具完成单一功能，然后发现对通用模型效果不满意，需要自己的私有化数据进行微调，制作私人模型，最后发现大模型+微调小模型都无法满足需求，需要用Agents才能提升解决问题的能力，其中有一节课是利用langgraph做多个节点，针对一个问题做互相pua反复论证，比如说第一个节点给出一个答案，第二个节点针对答案提出一堆问题，第一个节点根据第二个节点发现的问题，再修改自己的答案发给第二个节点，第二个节点继续pua第一个节点，如此往复，设计三轮pua，提交一个代码需求，居然一次就跑起来了，没有bug！当时还没有o1，不过感觉效果类似（当我出牛逼了），就是太浪费token，三轮pua下来，十几块钱的gpt-4o的tokens干掉了，不过效果确实不错，当然agents之后再深入，如何优化token消耗量也是一个主要的问题。
实战营最后一个项目是chatppt，之前看各个大厂卷AI生成ppt，觉得挺高深，实际上经过彭老师拆解后，基本上都是已有的库的组合及Agents的设计及优化，基本上就是拼模板+图片及使用体验，在基础模型的能力相差不大的情况下。也认识到现在普通人想通过AI做一些事情或者搞出一些产品，还是看怎么灵活的运用大模型这个底座了，大模型的能力更像是水和电，直接卖水卖电，这肯定是大机构才能干的活，甚至是国家才能干的活，如何利用水电驱动一些东西，这个才是普通人有可能涉猎的地方。
虽然学了三个营，但是我现在python代码脱离了AI基本是只能写个hello world的水平，其实我现在也没想明白，我学习AI技术未来能干啥，但是至少可以不做一个雾里看花，水中望月的人，作为大千世界一介草民，也就足矣了。
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