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回答我！Looking my eyes！ 探索AI、布局AI、All in AI了一年，作为普通开发者却陷入了前所未有的焦虑。 曾经看文章就能动手复现的踏实感消失了，取而代之的是对AI的三大核心困惑。 疑问一：为什么AI实践类文章总像空中楼阁？ 疑问二：AI入门知识与实际工作的断层从何而来？ 疑问三：我们对AI的期待是否用力过猛？ 作为一个从传统开发转型AI的人，我怎么找到： 1. 可落地的认知指引 2. 真实的实践参考 3. 业务结合的切入点 这是在鹅厂引发广泛讨论的AI入门迷思三连问，对于这个问题，鹅厂工程师是这么看的。 疑问一： 核心原因只有一个：数据不公开。LLM的真正壁垒是数据和算力，而数据属于公司资产，涉及隐私、合规、商业敏感。像OneRec端到端方案、DeepSeek基模，都只讲思路，不给数据。没有数据，你看到的大部分内容自然更像PR，而不是教程。 但PR也有价值。它至少告诉你行业怎么定义质量、怎么拆问题。能不能从里面挖出金子，取决于你的经验和实验能力。LLM做应用，本质就是从有限信息里提炼可复用的技巧。 疑问二： 简单粗暴的判断：如果不知道需不需要学模型结构，那就说明不需要。 先用最好的 API，把场景跑通再说。做AI应用的核心只有三点： 1 prompt调优 2 上下文管理 3 规则化评估 加业务数据就再多一个数据读取工具。 那些让你先学transformer 的，十有八九没做过真正规模化应用。最好的入门方式永远是做一个小闭环，比如自动周报。遇到问题再补知识。 疑问三： 是的。真正落地的团队，都非常依赖人工标注。测试集必须人工标，效果也必须人工判。通用评测工具有局限性，容易出现和人类预期相悖的情况。 因此，小团队应该选一个窄、具体、能闭环的场景，降低验证成本。行业里成熟玩法都是用最强模型，把一个垂类打深，能解决问题、能变现。 技术上，别一上来就搞LangChain。先用OpenAI SDK，把模型当苦力使唤，Python脚本一步步跑通流程。 最后提醒：没有落地经验时，1v1咨询帮助都有限；有了落地经验后，很多关键做法一句话就能确认。 彦祖亦菲们，你对这个AI入门迷思三连问是怎么看的？欢迎留言评论分享，有机会获得社区精美周边一份。