不谈空话，只做规划——把我的学习，当成一个项目来管理。

朋友们，正如上篇文章所承诺的，今天交付我的第一个"项目成果"：一份为我个人量身定制的《大模型入门项目管理计划》。

我不是什么天才，时间也有限。所以，这个计划的核心不是追求成为算法大神，而是用项目管理的思维，确保我在90天内，从一个"门外汉"成长为能理解、能讨论、甚至能动手实践的"入门者"。

我的大模型入门

我希望这份实实在在的计划，能给同样想上车的你，带来一点参考。

一、核心目标与交付物（Project Goal & Deliverables）

任何项目启动前，必须先明确目标。我的学习目标定义如下：

下面这张图，就是我为自己绘制的"作战地图"，它展示了我要攻克的知识疆域：

我的大模型入门

二、任务分解与排期（WBS & Schedule）

我把90天的学习拆解为三个清晰的阶段，像跑马拉松一样，配速前进。

阶段一：认知建立期（第1-30天）—— "知其所以然"

目标：打通基础知识脉络，理解大模型的工作原理和能力边界。
核心任务：理解核心概念：搞懂Token、Embedding、Transformer、注意力机制等（不求数学推导，但要懂理念）。体验Prompt工程：学习并练习如何写出高质量的指令（Prompt），这是与AI对话的"方向盘"。跟踪行业动态：订阅几个靠谱的信源，每天花15分钟了解重大进展。
周计划示例：

每周一、三：学习基础概念（1小时），阅读技术博客/论文解读。
每周五：动手练习Prompt，在ChatGPT/DeepSeek等模型上实践。
周末：进行周度复盘，整理学习笔记。

阶段二：应用探索期（第31-60天）—— "动手造点啥"

目标：从"用"到"造"，亲手搭建一个AI应用，感受技术落地的全过程。
核心任务：搭建RAG系统：这是当前最实用、最火热的技术之一。选择LangChain或LlamaIndex等框架，用开源模型（如ChatGLM、Qwen）搭建一个基于个人知识库的问答系统。理解AI Agent：学习AI智能体的概念，了解ReAct等框架，知道它能做什么。
周计划示例：

每周二、四：跟着官方Tutorial或开源项目，动手编码。
每周六：调试代码，解决遇到的问题，写Debug记录。

阶段三：内化输出期（第61-90天）—— "连接与创造"

技术方案思考：结合我项目管理的本职工作，思考大模型如何优化工作流（如自动生成会议纪要、智能风险评估等），并输出一份设计方案。
内容输出：通过公众号、技术社区分享我的学习心得和实践经验。

工欲善其事，必先利其器。以下是我的"装备库"：

类别	推荐工具/资源	用途说明
学习平台	知乎、掘金、B站、Coursera	获取免费的优质教程和课程。
实践环境	Google Colab、自己的电脑（配显卡更佳）	提供代码运行环境，Colab免费好用。
开发框架	LangChain / LlamaIndex	快速构建AI应用的"脚手架"，必学。
开源模型	Ollama（本地运行）、DeepSeek、ChatGLM、Qwen	免费、强劲的模型，用于学习和测试。
向量数据库	Chroma（轻量）、Milvus、PGVector	RAG系统的核心组件，存储和检索知识。
提示词工具	AIPRM（浏览器插件）、自有笔记	管理和复用高质量的Prompt模板。
信息来源	Hugging Face、Papers With Code、行业头部公众号	跟踪最新模型、论文和行业动态。

我知道路上肯定有坑，先提前想好对策：

结语

这份计划，是我的个人"施工图"。它不完美，也肯定会根据实际情况调整。但它代表了一种态度：用理性对抗焦虑，用执行取代空想。

学习大模型，就是我的又一场"全马"。我不追求破3，只追求安全、充实地跑完全程。

如果你也觉得这个计划有参考价值，欢迎收藏，甚至可以直接拿去，改成适合你自己的版本。

PS：我的下一个"项目任务"，将是分享大模型入门第一课：彻底搞懂Token！。信任那会是更有血有肉的内容。我们到时见！