了解AI知识的新手学习路径

在《精益创业》这本书中，提到过这样一个概念：MVP(最小可用性产品)，它的意思是在创业起步阶段，切记贪多求全。

最好的办法，应该是先做出一个最小的可供用户使用和体验的产品，拿到市场上去接受检验。市场会告诉你产品如何，然后根据市场反馈反复迭代打磨升级产品，最终才可能做出比较完善和成功的产品。

在IT技术领域，MVP的理念同样可以借鉴参考。特别是在当下的AI浪潮中在学习AI相关知识时，也应该具备MNK思维。

MNK(Mininal Necessary Knowledge)，即最少必要知识。技术特性决定了，当一门新技术出现后，它的发展和迭代升级速度会越来越快，且种类也会越发繁杂，如果贪多求全，那想要学习掌握AI相关的所有知识，注定是特别困难的一件事。

新手如何快速学习和了解AI相关知识呢？遵循MNK原则，我有如下几点建议：

1、是什么？

搞清楚AI的基本概念和常见的术语，有助于后期的学习和深度应用。

比如：AGI、RAG、AIGC、FC、MCP、A2A、训练集、向量库、多模态、信息幻觉。

2、原理和特点

即AI的技术实现原理和自身的特点及优势，它的能力在哪些场景下可以发挥它的技术优势。

3、应该怎么用？

大模型如何安装部署，AI工具的官方文档，开发手册和接口文档，以及其他人的落地使用案例。

4、存在哪些不足

即当前AI存在哪些不足(信息幻觉、算力开支、数据质量)？目前业内是如何改进的？有哪些优化案例？

5、相关生态如何

上下游的技术融合当前处于什么阶段？技术社区支持、版本更新频率、文档和案例丰富程度，都是衡量一个技术生态的重要因素。兼容性好，适配难度低，再加上社区支持和不断的更新迭代，才可能造就广泛的应用空间。

大模型是基础，ChatBot是初级工具，多模态是进阶能力，工作流和智能体是协作配合，应用层又是什么？

6、有哪些替代技术

AI技术生态中，每个层级都有哪些较好的工具组件，特点是什么，有哪些替代性的技术产品，它们的优缺点又是什么？

技术是为了解决某些特定领域问题而出现的，同一个问题的解决方案也并不会只有一个。替代性技术和产品，除了丰富技术生态，促进良好竞争之外，还能弥补不同技术之间的不足，为真正落地实践提供不同的思路。

7、有哪些落地应用案例

这一点特别重要，尤其对于新手来说。其他人的落地案例和经验总结，是后来者前进的灯塔。从不同的案例和经验总结中，我们可以发现他们遇到的问题，不同技术在不同场景的适配性和落地难度，以及实战使用技巧。

这些都是对新手来说很友好的知识，也是新手快速掌握AI相关知识的经验图谱。按照这几个步骤学习，可以在AI技术领域不断深入，最后形成自己的AI思维方式和AI知识图谱。

个人的精力是有限的，只有掌握最少必要知识，才能更高效地学习。