真正开始找工作以后，我才发现，大学毕业并不意味着事情变简单了。

我今年22岁，本科专业是计算机科学与技术，刚刚毕业。

大学里主要学习Java和Python，也接触过一些编程项目。因为本身就是计算机专业，所以AI这几年发展起来以后，我其实一直都有关注。

但以前的关注更多是“知道”。

知道现在大模型很火，知道GPT、Deepseek各种AI工具，也知道很多公司开始往AI方向发展。

真正让我开始认真学习，是毕业以后。

当我开始看招聘信息、了解行业的时候，才发现AI已经不是一个离自己很远的东西了。

以前觉得，自己是计算机专业，Java和Python也会一些，毕业以后找份开发工作应该问题不大。

可真正开始准备就业以后，我发现现在企业对计算机专业学生的要求越来越多。

除了传统的开发能力，越来越多岗位开始出现大模型、AI应用、智能体这些关键词。

看到这些要求的时候，我心里其实有一点着急。

因为我虽然学过计算机，也会Java和Python，但真正的大模型实践并不多。

之前只是简单接触过Coze，能够搭一些基础的东西。

如果只是让我做一个简单的工作流，可能还能摸索一下。

但如果让我系统讲大模型原理，或者自己完成一个完整的AI项目，我就没有那么大的把握了。

这时候我开始意识到，自己不能只满足于大学里学过什么。

毕业以后真正进入职场，别人不会只看你上过哪些课，更重要的是你到底能做什么。

而AI又是现在变化特别快的方向。

我不想等到工作几年以后，发现整个行业已经发生了变化，自己才开始重新学习。

所以我开始认真考虑，要不要趁现在刚毕业，直接把AI这块能力补起来。

其实刚开始我也想过自己学。

B站上有很多大模型相关的视频，我也收藏过一些。

但看了一段时间以后，问题就来了。

今天看Coze，明天看prompt，后天又看到RAG和Agent。

每个内容都觉得有用，可看完以后又感觉这些知识没有真正连起来。

尤其对于我这种已经有一点编程基础，但大模型又没有系统学过的人来说，很容易陷入一种状态：

好像什么都听过，但真正让自己动手，又不知道应该从哪里开始。

后来我开始关注小灰熊AI（他们的后端是智泊AI）。

我比较看重的就是系统性。

因为我现在不是单纯想学一个工具，而是希望真正进入AI这个方向。

如果只是跟着热点学几个工具，可能今天学会了，过段时间工具变了，又要重新开始。

我更希望能够从基础开始，把大模型相关知识一点点建立起来，再结合自己的Java、Python基础去做实际项目。

这样以后找工作的时候，我至少可以告诉面试官，我不仅是计算机专业毕业，而且真正做过AI相关的东西。

我觉得这会是一个比较实际的区别。

报名之后，我也开始重新思考自己的毕业规划。

以前在学校的时候，总觉得毕业还有很远。

现在真的毕业了，才发现时间过得特别快。

身边的人开始找工作、准备面试、进入公司，自己也会有压力。

但我不想因为焦虑就随便找一份工作，然后几年以后再重新考虑方向。

如果现在有机会把AI真正学起来，我更愿意先把基础打好。

当然，我也知道学习AI不会因为报名之后就突然变简单。

尤其是大模型背后涉及的东西不少，从概念到应用，再到真正的项目实践，都需要花时间。

但我觉得自己现在最大的优势就是年轻，而且刚刚从计算机专业毕业。

Java和Python的基础还在，很多编程思维也已经形成了。

与其等以后工作忙起来，再一点点补，不如现在就开始。

我为什么要学大模型？

其实没有特别复杂的原因。

就是想紧跟这个时代。

这句话听起来可能有点普通，但对我来说很真实。

因为我越来越觉得，现在这个时代变化真的太快了。

大学刚开始的时候，很多AI工具还没有像现在这样进入我们的日常。

等到毕业的时候，AI已经开始影响开发、办公、产品和越来越多行业。

如果年轻的时候都不愿意去接触这些变化，那以后可能会越来越被动。

所以我想趁现在，给自己多准备一项能力。

我不敢说学完之后就一定能够找到一份理想的AI工作。

也不知道未来自己最终会成为AI开发者，还是走向其他方向。

但我希望下一次面对招聘信息的时候，自己不会再因为看到“大模型项目经验”几个字而觉得陌生。

我希望自己能够真正拿出做过的项目，讲清楚自己学过什么、做过什么，也知道自己还能继续往哪里提升。

22岁，刚刚毕业。

可能现在的我还没有特别清晰的答案，但至少我不想什么都不做地等答案自己出现。

先学起来，先走出去。

至于未来到底会走到哪里，等真正走过这段路以后，我再告诉自己答案。