前英伟达工程师 Chip Huyen 的 AI 学习法则：别再犹豫学什么，先做点什么！

几年前，Chip Huyen 还在英伟达工作，参与公司内部的大模型平台 NeMo 的开发。那时，生成式 AI 还远没有今天这么喧嚣，但她已经敏锐地意识到——AI 的浪潮不会等人。

如今，作为一名 AI 研究者、斯坦福大学前机器学习讲师，她走访过无数企业、也带过一批又一批工程师。她发现，无论是想在 AI 时代转型的人，还是想提升能力的程序员，都逃不过一个起点——动手去做！

她说：“做什么不重要，重要的是你能从头到尾亲自完成它，从一个想法出发，到真正部署，让别人能真正用起来。”

在她看来，AI 不再是象牙塔里的学问，而是一项可以被做出来的能力。她在给企业做 AI 工作坊时，常常遇到没有编程背景的员工，他们一开始很怯场，但在 AI 编码助手的帮助下，仅仅几个小时就能拼出一个能跑的应用。

“那一刻他们眼睛发光，不仅是因为程序跑起来了，更因为他们突然相信自己也能理解 AI 了。” 她笑着说。

从烦恼开始练习

但动手做并不意味着随便做点什么。Huyen 提出了一个简单却实用的练习：“连续一周，记录下所有让你感到烦躁的事情：‘为什么这件事这么慢？为什么我每次都得重复？’然后想一想，有没有办法用 AI 来解决其中一个。”

这个练习的意义不在于项目本身，而在于训练一种用 AI 解决问题的思维。当你能从自己的生活中找到问题，再用 AI 去解决，你就真正开始掌握这项技术了。

光做不学，不是完整的学习

不过，她也提醒，光靠做是不够的。“只靠动手学 AI，就像只靠开口学外语，你能应付日常对话，但理解永远是片面的。”

Huyen 建议学习者把动手实践与系统学习结合起来。“你需要一点结构，挑一套课程、读几本书、选几个项目。”

为此，在她的新书《AI Engineering》中，她专门整理了一份 AI 学习资源清单，希望帮助初学者在动手的同时，也能理解自己在用的每一个工具。

资源清单：

https://github.com/chiphuyen/aie-book/blob/main/resources.md。

系统思维比代码更重要

对于计算机专业的学生和工程师，Huyen 说得更直接：“编程只是手段，计算机科学的核心是系统思维。”

她在播客 Lenny’s Podcast 中提到，AI 可以自动化许多零碎的技能，但真正能把碎片化知识拼成解决方案的，永远是人。

“问题解决的能力不会被取代。AI 能让你更快写代码，但它不能替你思考问题的本质。”

她还引用了斯坦福计算机系主任 Mehran Sahami 和 DeepLearning.AI 创始人 Andrew Ng 的一次对话。两人都强调，学生必须理解 AI 工具生成的代码，而不是被它牵着走。

未来属于那些懂系统的人

Huyen 在与公司交流时发现，越来越多资深工程师正在花时间审查初级工程师的代码，因为生成式 AI 生成的代码虽然快，却也带来了新的风险。而一些初级岗位，可能会随着 AI 自动化的普及而减少。

“这也是为什么，企业更看重那些有全局思维的工程师。” 她说：“他们不仅会写代码，还懂整个系统的运作逻辑，能看到问题的上下游，能真正解决问题。”

在 AI 浪潮滚滚向前的时代，Chip Huyen 的建议听起来简单，却格外实在：别等风口来临再出发。现在就动手去做，一点点构建自己的 AI 能力。

一本系统化AI工程的书

在过去几年里，AI 的发展速度超乎想象。模型越来越强，工具越来越多，而门槛却越来越低。从前只有顶级研究者才能触碰的人工智能，如今任何人都能用它去构建产品、解决问题。

《AI Engineering》 这本书正是写给这个时代的开发者的。作者 Chip Huyen——前英伟达工程师、斯坦福大学机器学习讲师，将 AI 工程定义为，用现成的大模型去构建真正能落地的 AI 应用。这不是研究论文，而是面向实践的系统方法论。

这本书上市一周就登上亚马逊计算机图书销量榜首，成为开发者与研究者口口相传的实战圣经。

作者从 AI 工程的整体框架出发，讲清它与传统机器学习的区别，带你认识新一代 AI 技术栈的逻辑。随着 AI 应用的广泛部署，系统评估与安全风险变得至关重要。

书中深入讨论了开放式模型的评估方法，以及正在兴起的 AI 评审（AI-as-a-judge）思路。你将学到：

• 如何从想法出发，构建并部署一个 AI 应用；

• 如何选择合适的模型、数据集与评测指标；

• 如何运用提示词工程（Prompt Engineering）、RAG、微调（Fine-tuning）、智能体（Agents）等多种模型适配技术；

• 以及如何在成本与延迟之间取得平衡，实现高效部署。

这不仅是一本技术书，更是一份时代指南。

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