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AI 学习路线图:
路径 #1:通用AI(大多数人忽视的基础知识)
- 大语言模型(LLM)是什么及工作原理
- 各类 LLM 及其差异
- LLM 训练方法(预训练 vs. 微调)
- 标记经济(Token Economy)
- 上下文窗口(Context Windows)
- 有效的上下文管理
- 提示工程(Prompt Engineering)
- RAG、嵌入与向量数据库
- MCP(可能指模型控制协议)
- 警惕幻觉与偏见
路径 #2:创意方向
- 理解不同 LLM 的多模态能力(如 Gemini 的视频分析)
- 创建统一风格配置文件
- 通过 LLM 生成文本内容
- 图像生成(Sora、Midjourney、Flux)
- 视频生成(Kling、Runway、Higgsfield)
- 语音/音效生成(ElevenLabs、Sesame、Suno)
- 工具链整合
路径 #3:AI 自动化
- AI 自动化与传统自动化的区别
- 工作流自动化工具(n8n、Make、Zapier)
- 数据结构基础(JSON)
- 触发器、操作、凭证与 API
- 错误处理与数据操作
路径 #4:氛围编程(vibe-coding)
- 编码最佳 LLM 选择(性能 vs. 成本)
- 顶尖 AI 集成开发环境(Cursor、Windsurf、Replit)
- 将项目拆解为分步目标(提示工程的延伸)
- 基础编程知识更佳
- 错误处理与 AI 调试
- 前端工具(v0、Tailwind、shadcn)