先体验：找一个简单的 AIGC 工具（比如 ChatGPT、豆包、Stable Diffusion），试着写几个 Prompt，比如 “帮我写一段周末出游计划”“画一只可爱的柯基”，感受它的能力。定方向：想清楚你要用 AIGC 解决什么问题 —— 是帮你写文案？做设计？还是辅助学习？聚焦一个领域，深入练习。多优化：第一次生成的内容不满意，就调整 Prompt，比如补充细节、给示例，慢慢找到让 AI

作为菜鸡，我现在终于明白：大模型技术原理不是 “天书”，而是 “层层递进的逻辑链”—— 从数据到架构，从训练到应用，每一步都有 “为什么要做” 和 “怎么做” 的答案。刚开始看不懂很正常，不用追求 “一次性全懂”，跟着课程节奏，先抓住 “预训练 - 微调 - 多模态” 这些核心，再慢慢补细节，你会发现 “哦，原来这么回事” 的时刻越来越多。如果现在的你也对大模型一头雾水，不如从 “跑通一个小实验”

作为刚接触大模型的新手，我曾对着 “Transformer”“提示词工程” 这些术语一头雾水，直到系统学完这门课程，才发现它早已把大模型从基础理论到落地应用的逻辑拆解得清晰易懂。这门课就像一张 “大模型学习地图”，覆盖了从认知到实操的全流程，今天就以新手视角，分享我的学习思路和核心收获。刚开始学的时候，我最困惑的是 “大模型到底是什么？和普通 AI 有啥不一样？” 课程用两条线索帮我打通了认知：课