本文探讨了在AI时代单纯学习知识并不足以取得成果关键在于持续产出能力。作者以Codex为例提出利用AI帮助设计个人成长路径强调明确目标和结果导向的重要性。文章指出AI时代最重要的能力之一是设计自己的成长系统而AI搭子陪伴营正是为此而设帮助学员将知识转化为实际成果。对于大量收藏AI工具和教程却未见成果的学习者本文提供了一个新的视角从知识消费转向成果交付让每一次练习都指向行动。 周天 · AI切磋大会现场思考5月的AI切磋大会上周天落幕这一期的主题是最近特别火的Codex.现场来了不同AI程度的搭子。有已经把AI玩得飞起的大佬也有刚刚接触AI的新手还有很多和我一样一边学习一边实践的人。按理说这样一场活动结束之后我最应该感叹的是Codex真强。事实上它确实很强。但让我印象最深的却是另外一件事我突然意识到 我们可能一直在用工业时代的学习方式学习AI时代的能力。为什么学AI的人越来越多做出成果的人却并不多过去一两年我观察过很多学习AI的人。包括曾经的我自己。买课程、看教程、收藏提示词加入各种各样的社群。每天都很忙真的很忙。AI领域的发展速度太快了今天Agent火了明天工作流火了后天又出现一个新的模型你总觉得自己再不学就落后了。于是拼命追拼命学拼命收藏。但如果三个月以后问一句你真正做出了什么很多人其实回答不上来。因为我们学到了很多知识却没有形成自己的成果。后来我一直在想一个问题AI时代缺的是知识吗其实不是知识从来没有像今天这样可以轻易获取。真正稀缺的是持续产出的能力。你能不能持续写内容能不能持续做项目能不能持续解决问题能不能持续创造价值这些才是真正拉开人与人差距的东西。Codex让我看到了一种新的可能那天用Codex现场切磋的时候我脑子里突然冒出了一个想法。既然Codex已经能够像工程师一样理解需求、拆解任务、生成解决方案。那么这种思路能不能用在成长上能不能让AI帮助一个人设计自己的成长路径于是我现场做了一个小应用。它不教你AI它也不是课程它更像是一张属于你的AI成长路线图。为什么同样学AI结果却完全不同举个例子。如果进入AI搭子陪伴营的是三个人。A同学是一名老师希望利用AI提升备课效率。B同学是一名自由职业者希望利用AI接单赚钱。C同学是一名管理者希望打造自己的AI工作流。他们都在学AI但目标完全不同。然而现实中发生的是什么他们看的却是同样的视频学的是同样的提示词练的是同样的案例。最后的结果往往是学了很多。却没有解决自己的问题。这就像三个要去不同城市的人却拿着同一张地图。再努力也很难抵达自己真正想去的地方。我做的不是知识地图而是成果地图于是我给这个应用设计了几个问题。你目前的AI水平如何你最想解决什么问题你希望30天后获得什么结果……当这些问题被回答之后。AI会生成一张专属于你的练习地图。注意。不是知识地图。而是成果地图。这是两种完全不同的思路。比如你想成为一个AI写作博主。传统学习路径可能是学习Prompt学习Agent学习工作流学习各种工具。看起来什么都学了但距离成为输出者依然很远。而成果地图会反过来设计。先定义结果。比如30天后发布10篇原创内容。然后再拆解路径。第一周研究选题。第二周研究结构。第三周进行内容生产。第四周完成发布与复盘。每天都有具体任务每天都有反馈每天都朝着目标前进一步。学习不再是为了学而学而是为了实现一个具体结果。很多人输的不是不会AI做AI搭子陪伴营半年多我有一个越来越深的感受很多人输的不是不会AI因为现在会写几句提示词已经不难了。真正的问题是不知道下一步该练什么。今天学一点明天学一点后天又换一个方向。永远在学习却很少进入真正的成长循环。而成长是什么成长不是看了多少内容。成长是不断练习不断产出不断迭代。哪怕作品很粗糙哪怕第一次做得不好。都没关系。因为只有做出来你才知道下一步应该优化什么。AI时代最重要的能力之一或许是设计自己的成长系统Codex让我看到了一种新的可能未来越来越多的事情都会被AI完成也越来越简单。执行可以交给AI生成可以交给AI优化也可以交给AI。但有一件事情无法外包。那就是你想成为谁你想获得什么结果你想走哪条路。方向是谁定的目标是谁定的成长路径是谁设计的答案依然是你自己。所以我越来越觉得AI时代最重要的能力之一已经不是会不会写提示词。而是会不会设计自己的成长系统。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取
AI学习收藏夹吃灰？小白程序员必备：用AI设计你的成长系统，轻松实现梦想！
本文探讨了在AI时代单纯学习知识并不足以取得成果关键在于持续产出能力。作者以Codex为例提出利用AI帮助设计个人成长路径强调明确目标和结果导向的重要性。文章指出AI时代最重要的能力之一是设计自己的成长系统而AI搭子陪伴营正是为此而设帮助学员将知识转化为实际成果。对于大量收藏AI工具和教程却未见成果的学习者本文提供了一个新的视角从知识消费转向成果交付让每一次练习都指向行动。 周天 · AI切磋大会现场思考5月的AI切磋大会上周天落幕这一期的主题是最近特别火的Codex.现场来了不同AI程度的搭子。有已经把AI玩得飞起的大佬也有刚刚接触AI的新手还有很多和我一样一边学习一边实践的人。按理说这样一场活动结束之后我最应该感叹的是Codex真强。事实上它确实很强。但让我印象最深的却是另外一件事我突然意识到 我们可能一直在用工业时代的学习方式学习AI时代的能力。为什么学AI的人越来越多做出成果的人却并不多过去一两年我观察过很多学习AI的人。包括曾经的我自己。买课程、看教程、收藏提示词加入各种各样的社群。每天都很忙真的很忙。AI领域的发展速度太快了今天Agent火了明天工作流火了后天又出现一个新的模型你总觉得自己再不学就落后了。于是拼命追拼命学拼命收藏。但如果三个月以后问一句你真正做出了什么很多人其实回答不上来。因为我们学到了很多知识却没有形成自己的成果。后来我一直在想一个问题AI时代缺的是知识吗其实不是知识从来没有像今天这样可以轻易获取。真正稀缺的是持续产出的能力。你能不能持续写内容能不能持续做项目能不能持续解决问题能不能持续创造价值这些才是真正拉开人与人差距的东西。Codex让我看到了一种新的可能那天用Codex现场切磋的时候我脑子里突然冒出了一个想法。既然Codex已经能够像工程师一样理解需求、拆解任务、生成解决方案。那么这种思路能不能用在成长上能不能让AI帮助一个人设计自己的成长路径于是我现场做了一个小应用。它不教你AI它也不是课程它更像是一张属于你的AI成长路线图。为什么同样学AI结果却完全不同举个例子。如果进入AI搭子陪伴营的是三个人。A同学是一名老师希望利用AI提升备课效率。B同学是一名自由职业者希望利用AI接单赚钱。C同学是一名管理者希望打造自己的AI工作流。他们都在学AI但目标完全不同。然而现实中发生的是什么他们看的却是同样的视频学的是同样的提示词练的是同样的案例。最后的结果往往是学了很多。却没有解决自己的问题。这就像三个要去不同城市的人却拿着同一张地图。再努力也很难抵达自己真正想去的地方。我做的不是知识地图而是成果地图于是我给这个应用设计了几个问题。你目前的AI水平如何你最想解决什么问题你希望30天后获得什么结果……当这些问题被回答之后。AI会生成一张专属于你的练习地图。注意。不是知识地图。而是成果地图。这是两种完全不同的思路。比如你想成为一个AI写作博主。传统学习路径可能是学习Prompt学习Agent学习工作流学习各种工具。看起来什么都学了但距离成为输出者依然很远。而成果地图会反过来设计。先定义结果。比如30天后发布10篇原创内容。然后再拆解路径。第一周研究选题。第二周研究结构。第三周进行内容生产。第四周完成发布与复盘。每天都有具体任务每天都有反馈每天都朝着目标前进一步。学习不再是为了学而学而是为了实现一个具体结果。很多人输的不是不会AI做AI搭子陪伴营半年多我有一个越来越深的感受很多人输的不是不会AI因为现在会写几句提示词已经不难了。真正的问题是不知道下一步该练什么。今天学一点明天学一点后天又换一个方向。永远在学习却很少进入真正的成长循环。而成长是什么成长不是看了多少内容。成长是不断练习不断产出不断迭代。哪怕作品很粗糙哪怕第一次做得不好。都没关系。因为只有做出来你才知道下一步应该优化什么。AI时代最重要的能力之一或许是设计自己的成长系统Codex让我看到了一种新的可能未来越来越多的事情都会被AI完成也越来越简单。执行可以交给AI生成可以交给AI优化也可以交给AI。但有一件事情无法外包。那就是你想成为谁你想获得什么结果你想走哪条路。方向是谁定的目标是谁定的成长路径是谁设计的答案依然是你自己。所以我越来越觉得AI时代最重要的能力之一已经不是会不会写提示词。而是会不会设计自己的成长系统。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取
