学习AI研究，从零开始，该如何高效自学？这里有一份清晰的思路分享，帮助你理清路线，避免“教程地狱”，快速成长：

1. 多读，多问，多观察

不要急于代码实现，先大量阅读论文、社区讨论，理解大家在做什么，怎么思考问题和解决方案。读得多，感知才能形成。远离“从零开始写代码”的陷阱，别让自己卡在基础细节里。

2. 形成独特视角，关注评测盲点

试着发现已有评测的不足：某些能力是否被错误评估？有些能力被忽略了吗？大部分有趣的评测工具是专有的，能否设计出新的评估，揭示模型独特且实用的失败模式？

3. 找到问题，尝试解决方案

先用提示工程、少样本学习、调试方法，只有这些都失败后才考虑微调。微调代码其实不难，关键是高质量数据。根据任务选择合适方法：大模型蒸馏？合成任务？最新研究有哪些？比如国内实验室正在探索的“专门专家模型”。

4. 快速迭代，持续试错

读新论文，判断它是否适合你的任务，动手实现，测试效果，反复循环。迭代速度决定学习效率。

其他建议：

- 构建智能代理相对简单，多是传统软件工程技巧加上对AI最新方法的理解。比如用grep还是语义搜索？

- 参与开源贡献，别为了提交而提交，真正用到某项目遇到问题时再贡献。保持良好声誉比刷PR重要。

- 写作和表达能力很关键，尽管作者自谦，但这是成为顶尖研究者不可忽视的软实力。

- 最重要的是保持“行动力”：把自己当作强化学习中的智能体，不断训练、探索、验证，永远不停歇。

补充思考：

“从零实现”固然能加深理解，但时间有限，除非是为面试准备，否则过度追求从零实现可能影响整体学习效率。要问自己：我为什么要这样做？目标是什么？面试和实际研究的侧重点不同。

总结：自学AI，别急着写代码，先读透、看懂、问清，再创新评测和解决方案，快速试错，不断迭代，做一个主动探索的学习者。

原推文链接：x.com/nrehiew_/status/1983901325587808387