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更新一下企劃目前情況：

目前為止收到22位朋友填表參與，首先多謝大家對呢個計劃感到興趣，下一步我會呢兩日逐一reach out 各位，了解一下大家各自對於AI 應用既情況同需要。

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藉個機會分享多少少對於「學AI 」既少少睇法。

我認為搞清楚以下呢個concept 對於點樣持續性地「學AI 」係好重要的：

->究竟我想利用AI 做既係「開發」 定 「應用」？

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係最初接觸AI 資訊好大機會會覺得overload , 尤其是本身唔係computer science 底的朋友。我一開始嘗試鑽研更深更多有關AI既資訊完全有感呢個係一個無底坑 ; 想知咩叫AI 要學埋 Machine learning , 要了解 LLM本質 , 再望落原來又要有D Python coding knowledge , 想Gen 個圖又要理咩SD Model Lora Model , 一環扣一環極混亂；仲未計瘋狂推出黎既新Apps / Tools 點用有咩用之類。

後尾我慢慢開始用一個方法令自己有條理去過濾吸收資料。 當係吸收AI資訊既過程時，首先好快地用直覺問自己呢個資訊係屬於「AI 開發」 定係 「AI應用」既範圍，再睇下自己當刻需要邊方既咩資訊。

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簡單黎講,

-> 一個資訊我直覺要花5分鐘以上去理解, 我就會將佢放係「開發」範圍, 通常係一D較深入既名詞, concept

-> 如果一個資訊能夠直接簡單俾我理解, 而我可以好快聯想到使用情境, 我就會放佢係 「應用」既範圍, 例如係一D 有趣既工具, 或者prompts 之類

其實大部份情況黎講, 如果唔係志向入AI 行業eg LLM Engineer 之類, 一般黎講將注意力放係AI「應用」資訊就可以。至於AI「開發」資訊可以bookmark + label 整理好 , 當有需要了解技術核心再拎返出黎睇。

呢個方法並唔係咩專業高深既分法 ， 但令我減少左一半對唔知應該吸引邊方面 / 幾深入資訊既panic，更加有方向性地分配自己注意力去吸收資料，分享俾大家都可以參考下。

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