我是刘威，25岁，软件工程专业的应届毕业生。刚走出校园时，我以为自己对“技术”已经很熟悉了。Java、Python、数据库、算法题，样样不陌生。直到投简历的那一刻，我才发现现实给了我一记闷棍——招聘要求那一栏几乎都写着：

“熟悉AI大模型、了解Prompt Engineering、有AI项目经验者优先。”

那一刻，我突然意识到：我会写代码，但不会AI。而在这个时代，后者似乎更重要。

“要不要学大模型？”这是我反复纠结了一个月的问题。直到有天在B站刷到一句话：“AI不会替代程序员，但懂AI的程序员，会替代不懂AI的程序员。”我当时愣了几秒，然后默默打开了“小灰熊AI课”的报名页面。

（我的大模型老师们）

报名前我还有点心虚，毕竟AI看起来太高深了，感觉不学个博士都进不去门。顾问问我：“你会Java和Python？”我说会。她笑着说：“那你已经赢在起点。剩下的，就是学会和AI‘说话’。”

刚上课时，我的状态就像一个第一次开车上高速的新手——紧张、手忙脚乱。Prompt Engineering？微调模型？API调用？听起来一个比一个玄。

但小灰熊的老师讲得出奇地通俗。他会用类比的方式讲技术，比如：

“微调模型就像给AI‘打补丁’，而提示词就像‘方向盘’——你转得准，它才能不跑偏。”

这句话让我彻底放松下来。

当然，也不是一路顺风。模型微调那节课，我被卡了整整两天。显存不够、路径报错、依赖冲突……我差点怀疑人生。

在群里吐槽后，助教耐心地帮我远程看配置，老师还录了个视频一步步演示。我照着操作，凌晨一点终于跑通了模型。看到那行“Training complete”，我直接笑出了声。

那种“我真的能做到”的感觉，比拿到offer还爽。

现在，我能独立用大模型写一个对话系统demo，也能写Prompt帮团队生成测试用例。前不久面试时，HR问我：“你在AI方向有什么实践？”我打开电脑展示了自己做的小项目。他看完沉默了几秒，说：“我们部门刚好在做AI产品，你有兴趣来试试吗？”

那一刻，我知道——努力真的会有回响。