这破键盘的A键又卡住了，打一个字跳两个字，但我还是想把这事儿说完，不然看着新手们一个个往我当年踩过的坑里跳，心里真不得劲 刚刷手机又看到一篇扯淡的文章，说什么AI学习必须从Transformer源码开始，呸，我手里的咖啡都凉了，想想还是把这事儿掰扯清楚吧

这个错误我犯了三次，每次损失都上万

先说第一个坑，我2019年那会儿，对就疫情前那个夏天，特迷信网课，花了两万多买了一整套AI大师课，结果呢，学了三个月连个图像分类都调不好 为啥，因为那课全是理论，代码就贴几张截图，我真服了 （说到这个，我想起2019年那个夏天，我在出租屋里对着PPT抄代码，抄到凌晨三点，最后发现是老师少打了个负号，tql，这种痛谁懂）

后来我悟了，AI这玩意，你得从别人的错误里学，不是从完美的例子里学 你搜AI人工智能从哪里学习？教育者必看的资源与路径指南会看到一堆人推荐论文和教科书，但我的经验是，先去找那些跑不通的代码，再去找答案 比如我学员小张，他一开始总报错，我让他把报错信息直接复制到GitHub的issue里搜，三个月后他调试速度比我快两倍

对了，插个工具，有个叫“Explain GitHub”的Chrome插件，能帮你把代码仓库用大白话解释一遍，不是广告啊，是我自己用了一年，真香（手机震了，我回个消息，马上回来）

好了继续，刚才说到哪了，哦对，调试

这个资源没人告诉你，但最有用

第二个大坑，就是盲目追新，transformer、扩散模型、RLHF，一出新的就扑上去，结果基础的梯度下降都不稳 我朋友老李，非要去学最新的ViT变体，结果连CNN的padding都没搞懂，最后面试被问“卷积核大小怎么选”直接挂了

AI人工智能从哪里学习？教育者必看的资源与路径指南里其实漏掉了最重要的一环：你所在领域的脏数据，比如你是教语文的，就别去跑MNIST，去搞学生作文的情感分析，去处理那些错别字、网络用语、半截句子 我踩过的坑就是一开始总用完美数据集，结果一上真实数据就崩，后来我强迫学员必须从爬虫开始，自己做一个最小数据集，哪怕只有200条，要带真实噪声

（说到这个，想起我有个学员做垃圾分类，结果模型老把“破碎的碗”分到“完好餐具”里，后来发现是他自己标注时把碎瓷片当成了装饰，你看，数据脏不是坏事，是告诉你哪里有问题）

不对，我刚才说错了，不一定是爬虫，也可以是你们学校的教务系统导出数据，或者你手机里的短信，重点是有真实错误

我教过最笨的学生，反而学得最快

再纠正一个错觉，很多人以为学AI要靠智商，其实不是，靠的是脸皮厚 我教过一个学生，代码老报错，他每次把报错截图贴到群里问，别人都嫌烦，他不怕，问了三个月，突然开窍了，现在他在大厂做AI训练平台 反而那些闷头看书的“好学生”，一到写代码就卡住，因为书里不会写“为什么你的CUDA内存不够”

（手机又震了，是我老婆问我晚上吃什么，我说随便，她回了个“无语”表情，行吧，继续）

所以给教育者的核心建议：别布置标准答案作业，布置“必须出错”的作业，比如“故意让模型过拟合，再写报告说明你是怎么做到的”，这才是AI从哪里学习的真正路径

跑个题，有个小技巧特有用

你训练的时候，把loss曲线打印出来贴在墙上，每次调参前后对比，我2019年那个夏天就是靠这个方法才发现我的学习率衰减策略一直是错的，你别笑，真的，视觉化比任何指标都管用

对了，还有个小联系人，B站有个UP主叫“再也不熬夜编程的老王”，他专门讲怎么读报错信息，不讲课，就讲报错，yyds，我学员看了都说好

这个错误我现在偶尔还会犯

就是太相信现成的库，有一次我直接用了一个预训练模型做人脸识别，结果发现它对戴口罩的完全失效，后来才看文档，原来它训练集里90%都是没有遮挡的白人面孔

（说到这个，我想起2021年帮一个学校做课堂注意力检测，模型老觉得看窗外就是走神，结果那个学生是在看操场上的急救演练，真实世界永远比你的样本复杂）

所以现在我的习惯是，拿到任何模型，先手动造10个边缘案例去测，比如翻转、遮挡、改颜色，过不了前三关的直接扔掉

好了，不说了，这破电脑快没电了

你现在就可以做的1件小事

你现在就去你电脑上随便找一个你跑过的AI代码，把其中一个超参数故意改成一个离谱的值，比如学习率调成10，看看会发生什么报错，然后照着报错信息去查，只要2分钟，比你读三篇论文都管用

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问题1：老师，那我不看论文只看代码可以吗？

哎，你这问题问得，我前面白说了是不是，我说的是不要只从完美代码学，没说论文没用，你看我举的那个预训练模型的例子，你要是看了那篇论文的数据集章节，就不会踩那个坑了，论文要看，但要带着你的失败去对照着看

问题2：可是我不会爬虫，能不能直接下载现成的数据集？

你这就又回到老路上去了，我上面专门说了，用你们自己领域的数据，哪怕是你微信聊天记录导出来都行，重在真实噪声，不是非要复杂爬虫，你把学生作业拍成照片转文字都行，重要的是那个不完美的过程

好了，真不说了，键盘要冒烟了