摘要：大家好，我是天宇，一个独立开发者。我靠写代码吃饭，平时喜欢折腾新技术。过去一年，AI大模型像海啸一样席卷而来，我当然第一时间冲进去了——调API、做小应用、折腾Prompt。ChatGPT、Claude、Gemini、文心一言……都被我玩了个遍。

大家好，我是天宇，一个独立开发者。我靠写代码吃饭，平时喜欢折腾新技术。过去一年，AI大模型像海啸一样席卷而来，我当然第一时间冲进去了——调API、做小应用、折腾Prompt。ChatGPT、Claude、Gemini、文心一言……都被我玩了个遍。

刚开始那种“调用几行代码就能让机器写文章”的感觉确实很爽，但热度退去后我发现一个残酷现实：我会用模型，但不懂模型。我做的东西能跑，却不稳。用户问得稍微复杂一点，它就容易“答非所问”。

那段时间，我做的AI小工具在朋友圈火过一阵，但没几天问题就暴露了——响应慢、内容不准、接口换版本直接崩。我意识到，自己其实是被AI“牵着走”的开发者。要想真正做出有生命力的产品，我得从根子上搞明白这些模型到底在干什么。

于是我报了小灰熊AI的大模型课程。坦白说，刚开始我对在线课是有点怀疑的——怕太理论化、怕节奏跟不上。结果第一节课我就被打脸了。老师开场就抛了个问题：“为什么Transformer能取代传统神经网络？”然后他一边画图一边讲，把Attention机制比喻成“会议里的领导”，一语点醒梦中人——原来模型的“注意力”就是这么回事！那种豁然开朗的感觉真不是看论文能体会到的。

小灰熊AI的课程是分阶段推进的，L1讲大模型原理和Prompt技巧，L2讲RAG应用，L3进入Agent架构，L4是模型微调与部署。每次上完直播，我都能立刻在自己的项目里试。印象最深的是L2阶段做RAG问答系统的时候。老师现场写了一个检索增强生成的Demo，我照着改了一下，竟然让我的智能客服项目“开窍”了——以前它死记答案，现在能动态读文档再生成回复。那一刻我真有点激动。

课上最爽的一点就是能实时互动。我提问题问得多，老师也挺有耐心。有次我问到Agent调度逻辑太复杂，助教直接连麦帮我现场跑代码，一步步讲逻辑。那种“有团队在你背后推着你往前走”的感觉，真的是自学给不了的。

到了L4阶段，老师带着大家做模型微调和私有部署。我第一次在自己电脑上跑起了一个小模型，看着终端里参数一点点更新，CPU狂飙，风扇呼呼响，我心里居然挺感动的——原来我也能做到。以前看别人部署模型，我只觉得那是“科研组的事”；现在我能一边调参数、一边改代码，真切地感受到自己变强了。

当然，这三个月也不轻松。白天要写项目，晚上还要上直播。但班级群里那种学习氛围特别上头：有人分享Prompt调优经验，有人晒自己训练的模型，还有人凌晨三点发项目跑通的截图。我也被感染了，开始主动复盘，甚至帮别的学员排Bug。慢慢地我发现，我不只是“在上课”，而是在跟一群志同道合的人一起“造东西”。

三个月结束那天，老师说了一句让我印象特别深的话：“能调用API的人很多，能构建AI系统的人很少。”我那一刻真的挺有共鸣。我从一个会写接口的小开发者，变成了一个能理解模型、能自己搭系统的AI产品开发者。

现在我正在准备上线两个新项目：一个AI客服助手，一个智能内容生成平台。以前这些想法都停留在“能不能实现”，现在我知道该怎么实现、该从哪拆问题、怎么优化成本。

小灰熊AI的这三个月，不只是让我学了技术，更让我学会了怎么跟AI打交道。我不再被模型牵着鼻子走，而是能让它为我工作。

来源：一千里眼