大家好，应老师邀请分享一下我的大模型经历，我目前是一名通信工程师。

从专业到工作，其实一直都和技术相关。大学学的是计算机，后来进入通信行业，这些年做的 mostly 是偏工程和系统相关的工作。

整体来说，工作算稳定。

但做久了之后，我慢慢开始有一种感觉——

行业虽然还在，但“增长感”越来越弱了。

很多技术体系已经比较成熟，工作内容也越来越固定。每天解决的问题大同小异，时间久了，就会有一种比较明显的感受：

自己是在积累经验，但好像没有真正接触到新的技术变化。

尤其是这两年，大模型、AI相关的东西越来越火之后，这种感觉会更明显。

平时工作之外，我也会去关注一些行业动态。一开始只是简单了解，觉得这是个挺新的方向。但慢慢看得多了之后，我会发现，不只是互联网公司，很多传统行业也开始往AI方向靠。

这种变化，其实让我有一点危机感。

因为你会意识到：

未来很多系统、很多业务，可能都会和AI结合。

如果自己一直停留在原来的技术体系里，几年之后会不会越来越跟不上？

也是在这种情况下，我开始认真考虑，要不要学一下大模型。

我之前有一点Python基础，但大模型这一块，基本算是零基础。很多概念都只是听说过，并没有真正系统接触过。

一开始其实也有点犹豫。

毕竟35岁了，再去学一个新的方向，不像刚毕业的时候那样轻松。而且我也想得比较现实——

学这个，到底是给现在工作赋能，还是以后真的往AI方向转？

这个问题，我其实想了挺久。

后来发现，可能不用那么早下结论。

因为不管最后是继续留在原行业，还是以后转型，先把这个能力学会，本身就不会错。

后来是在某站上看到小灰熊AI的信息，他们的后端用的是智泊AI。

当时听了一节公开课，印象比较深的是，老师讲的不是那种特别空的理论，而是从实际应用出发，讲一个AI系统是怎么一步一步搭建起来的。

包括模型怎么接、流程怎么设计、功能怎么实现。

这种内容，对我来说其实挺重要的。

因为我更希望知道，这些东西到底怎么真正落地。

报名之后，我基本是抱着“重新学习”的心态开始的。

很多内容都需要重新建立理解，尤其是RAG、Agent这些概念，一开始确实会觉得有点陌生。

但慢慢跟着课程走下来，我开始对整个AI应用有了更清晰的认识。

以前只是觉得AI很厉害，现在会开始思考，它背后的结构是什么、为什么这么设计、一个完整应用是怎么跑起来的。

这种变化，其实让我挺有收获的。

现在我也在尝试做一些简单的小项目，把学到的东西用起来。虽然还在学习阶段，但至少已经开始从“了解”走向“动手”。

我学大模型的目标，其实并不是特别单一。

一方面，希望它能给现在的工作带来一些新的可能；另一方面，也希望未来如果行业变化更大，自己至少有能力往AI方向靠。

35岁这个阶段，说实话，已经不是盲目跟风的年纪了。

很多决定，都会更看重长期价值。

对我来说，这次学习更像是一次提前准备。

不是等变化真正来了再被动适应，而是希望自己能早点进入下一阶段的技术节奏里。