我叫刘晓龙，今年24岁，本科毕业，学的是Java开发。老实说，刚毕业那阵子，我对自己的职业方向挺迷茫的。写业务逻辑、修Bug、赶需求——每天都在循环。虽然算是“程序员”，但我总觉得自己像个搬砖工。直到去年，公司部门开始接触一些AI相关的项目，像是智能客服、代码自动补全这些。那时候我才意识到，大模型真的已经开始影响开发行业了。看着比我还年轻的同事，能用ChatGPT写接口、搭原型，我突然有点慌了：如果我再不学AI，可能很快就被这个行业淘汰。

（我学习的部分课程）

我是在朋友推荐下知道小灰熊大模型课程的。刚开始其实挺犹豫——我只有一点点AI的概念，之前最多就是在网上看过别人用大模型写点有趣的脚本，真正的底层原理我完全不懂。但小灰熊的课程体系挺打动我，它不是那种“听完就会”的营销课，而是从数学、Python、机器学习一直讲到Transformer原理和项目实战的完整体系。于是我就想，哪怕再难，也得硬着头皮上。

刚开始上课那几天，我真的被劝退好几次。因为课程是直播形式，讲师带着大家一起推公式、写代码。我虽然写过不少Java，但第一次碰到矩阵运算、反向传播、注意力机制这些概念时，脑子几乎是懵的。印象特别深的是有一次讲到Transformer的Self-Attention机制，老师在白板上写满了公式，我一边听一边翻Python示例代码，脑子里全是问号。课后我加了班级群想问问题，结果发现群里一半人都在讨论作业实现，大家都挺拼。那一刻我突然觉得：原来不是我一个人笨，大家都是从懵开始的。

小灰熊的老师特别负责，他们讲的不只是技术，更像是在帮我们“解构复杂”。比如教我们怎么把一个模型从推理到API部署拆解成模块化的任务，再用自己的逻辑思维去理解。慢慢地我开始能跟上节奏了。到L2阶段做RAG项目的时候，我第一次真正体会到“学以致用”的感觉。用大模型搭一个企业内部问答系统，写Retriever和Prompt模板，我一个Java开发居然能独立实现了！那一刻我有点兴奋，觉得自己像是打开了另一扇门。

后来到了Agent应用架构那一阶段，我们做了一个简单的智能助手项目。我当时还特地用Java写了个小接口，把模型接到自己写的系统里。虽然过程有点曲折，但当那个Agent第一次自己完成任务的时候，我真的挺感动的——从最开始连原理都听不懂，到现在能独立做点东西，这种成就感是我以前写多少行业务代码都没有过的。

整个课程下来，我最大的收获不是“学了多少AI知识”，而是对自己的信心。我明白了学习AI不是要放弃过去的技能，而是要在原来的基础上“进化”。现在我在公司内部推动一个小型AI工具项目，用RAG和LLM优化开发文档检索。领导挺支持的，甚至说未来可能成立一个专门的小AI应用组。我笑着说：“正好我刚学完小灰熊的大模型课，能派上用场了。”

回头看这一个多月的学习经历，确实挺辛苦的，也有几次想放弃。但我庆幸自己没退缩。我记得老师说过一句话：“AI不会取代你，但掌握AI的人会。” 现在我特别能理解这句话。对我来说，小灰熊AI不仅是一门课，更像是让我重新找到技术方向的一次觉醒。