AI 怎么手撸？别说个人了，中小公司连显卡都买不起。即使你买得起训练显卡，你有清北数物奥赛金牌保送生的智力水平吗？没的话能撸出啥，刚出就严重落后。你既不会基于你自己撸出的 AI 做实用工具，也不可能基于你撸出的 AI 做 AI2.0 技术迭代，也就是说，你撸出的 AI 没有任何价值，除了浪费你的时间。
AI 就放弃吧，让全球真正智力顶尖的那些人去搞，荣耀是他们的，他们可以上史书，我甚至认为实现 AGI 的人比牛顿还要牛逼。牛顿让我们可以科学的认识世界，AGI 让我们像造物主一样创造世界。我们普通人的价值就是使用 AI 。撸操作系统、编译器同理，也没见哪家公司招聘考核这个。
因为越来越多人认清了，机器学习 AI 基础设施，是极少数团队才能做的高度垂直领域。一开始关注度高，是因为猎奇。真正对知识体系感兴趣的人很少。即便退一万步说，你感兴趣，基于成本原因你也只能做一些小打小闹。你跟着中航学造火箭，流体力学、空气动力学、导航技术学了一溜够，最后只能自己拿摔炮做实验，是个人也坚持不下来吧？所以一旦猎奇程度降低，就没有流量了。没流量，曝光度也就少了。
性价比太低，我以前深入学过，学过后发现，其实没啥用，自己也捣鼓不出来一个新模型，自己最多把别人的模型拿来改改参数喂数据就行了。改参数过于玄学，基本上就是瞎几把试，喂数据又没技术含量，因此基本上就是只要大概懂原理，根本不需要学各种公式怎么推导出来的也能干活。其实跟写代码没区别，也没几个人研究 cpu 编译器运行原理啊。
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有点像上个世纪网络技术的发展，最开始的研究者需要探索传输介质、线路编码、调制与载波这种底层技术。
待到底层技术成熟，后来的开发者就只需要思考如何编写实际的应用程序，而不必操心数据要用什么算法转换成电信号了。
AI 就放弃吧，让全球真正智力顶尖的那些人去搞，荣耀是他们的，他们可以上史书，我甚至认为实现 AGI 的人比牛顿还要牛逼。牛顿让我们可以科学的认识世界，AGI 让我们像造物主一样创造世界。我们普通人的价值就是使用 AI 。撸操作系统、编译器同理，也没见哪家公司招聘考核这个。
1. 现在的大模型还是基于 transformer 的架构，之前的教程仍然有效。
2. 现在想深入了解源码的人不需要教程，可以直接问 AI