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DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通.pdf
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DeepSeek-R1使用指南（简版）.pdf
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让你的DeepSeek能力翻倍的使用指南.docx
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DeepSeek R1 7b模型 整合包（含本地部署大礼包）
DeepSeek R1 7b模型 整合包.rar
DeepSeek-R1模型下载器（通用）
DeepSeek大模型本地部署大礼包
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2025年Deepseek桌面版（安装文件）
DeepSeek.dmg
DeepSeek_x64.msi
DeepSeek_x86_64.deb
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清华大学第一弹-DeepSeek 从入门到精通.pdf
清华大学第二弹：DeepSeek赋能职场.pdf
清华大学第三弹-普通人如何抓住DeepSeek红利.pdf
清华大学第四弹-DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单.pdf
清华大学第五弹：DeepSeek与AI幻觉.pdf
清华大学第六弹：AIGC发展研究3.0版.pdf
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Deepseek零基础AI编程课
01 工具初体验.mp4
02 语法指令拆解.mp4
03 算法类工具设计.mp4
04 文件打开新建与输出.mp4
05 定制工具设计流程分析.mp4
06 定制工具设计流程分析.mp4
07 工具的迭代思维.mp4
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Deepseek破除限制文件补丁（打包下载）
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少年商学院《DeepSeek中小学生使用手册》.pdf
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DeepSeek券商报告合集（170份）
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DeepSeek-30条喂饭指令.docx
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DeepSeek-R1使用指南（简版）.pdf
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DeepSeek_V3_搭建个人知识库教程.pdf
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Deepseek_V3从零基础到精通学习手册.pdf
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DeepSeek_RAGFlow构建个人知识库.pptx
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DeepSeek_与_DeepSeek-R1_专业研究报告.pdf
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DeepSeek案例大全.pdf
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DeepSeek学习大全及7日进阶计划【_最新最全】.pdf
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DeepSeek指令公式大全.pdf
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小白入门DeepSeek必备的50个高阶提示词.pdf
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DeepSeek指导手册(24页).pdf
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DeepSeek本地部署所需文件备用
1、Ollama本地部署
2、Chatbox本地应用
3、Cherry Studio本地应用
4、VScode对话写代码
mac
windows
教程
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deepseek,豆包,文心等主流AI提示词指令+视频教程合集
单词记忆【指令+视频教程】
对标博主账号拆解【指令+视频教程】
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AI写小说指令【指令+视频教程】
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爆款短视频脚本文案【指令+视频教程】
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爆款作品黄金发布时间指令【指令+视频教程】
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打造个人IP文案指令【指令+视频教程】
仿写名人语录【指令+视频教程】
仿写文章指令【指令+视频教程】
公文写作【指令+视频教程】
公众号推文【指令+视频教程】
高质量广告语【指令+视频教程】
会议纪要【指令+视频教程】
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文案违禁词审查【指令+视频教程】
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小红书爆款文案【指令+视频教程】
小红书种草类文案【指令+视频教程】
项目复盘报告【指令+视频教程】
英文文献阅读指令【指令+视频教程】
长文章变爆款口播文案【指令+视频教程】
【微头条】10种框架文案【指令+视频教程】
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清华大学 deepseek 视频课
DeeepSeek 是什么？.mp4
DeepSeek多个应用场景讲解.mp4
DeepSeek实用节能发分享.mp4
Deepseek行业应用与实践.mp4
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DeepSeek指令合集word版
教育学习类（5份）
商务办公类（5份）
营销推广类（7份）
自媒体创作类（17份）
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deepseek本地部署相关的报错处理以及解除限制教程.mp4
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deepseek教师模式手机版.apk
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DeepSeek 保姆级新手教程
01、Deepseek是什么？.docx
02、DEEPSEEK之【文学】.docx
03、DEEPSEEK之【做题】.docx
04、DeepSeek的使用方法 .docx
05、DeepSeek的使用技巧 - 01.docx
06、DeepSeek的使用技巧 - 02.docx
07、DeepSeek的使用技巧 - 03.docx
08、DeepSeek的使用技巧 - 04.docx
09、DeepSeek的使用技巧 - 05.docx
10、DeepSeek的使用技巧 - 06.docx
11、DeepSeek的使用技巧 - 07.docx
12、DeepSeek的使用技巧 - 08.docx
13、DeepSeek的使用技巧 - 09.docx
14、DeepSeek的使用技巧 - 10.docx
15、DeepSeek的使用技巧 - 11.docx
16、DeepSeek的使用注意事项.docx
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DeepSeek开发的SolidWorks插件，自动出图标注+模型库
BOM功能详解+视频教程20241024.pdf
开拔网工具箱材质库.sldmat
DeepSeek开发的SolidWorks插件，自动打孔装螺丝出图+模型库2025.01.01.rar
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DeepSeek最新离线版PC+手机版+本地化可视化教程
视频教程.rar
Ollama-darwin-for-macOS.zip
DeepSeek Win安装程序.rar
官方各种模型下载.rar
one-step-deepseek-r1-1119.rar
Linux安装DeepSeek.rar
DeepSeek手机版 v1.0.12安卓版.apk
DeepSeek 安卓App.apk
DeepSeek v1.1.0.apk
AI可视化软件Chatbox-1.9.7-Setup.exe
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DeepSeek各大学指南
北京大学Deepseek指南3本全集
1. 北京大学DS指南：DeepSeek与AIGC应用.pdf
2. 北京大学DS指南：DeepSeek提示词工程和落地场景.pdf
3. 北京大学DS指南：DeepSeek原理与落地应用.pdf
厦门大学Deepseek指南2本全集
1. 厦门大学DS指南：大模型概念、技术与应用实践.pdf
2. 厦门大学DS指南：DeepSeek大模型赋能高校教学和科研.pdf
浙江大学Deepseek指南5本全集
1. 浙江大学DS指南：DeepSeek模型解读.pdf
2. 浙江大学DS指南：DEEPSEEK行业应用案例集.pdf
3. 浙江大学DS指南：Chatting or Acting—DeepSeek的突破边界与浙大先生的未来图景.pdf
4. 浙江大学DS指南：DeepSeek智能时代的全面到来和人机协作的新常态.pdf
5. 浙江大学DS指南：DeepSeek——回望AI三大主义与加强通识教育.pdf
天津大学DS指南：深度解读DeepSeek——原理与效应.pdf
山东大学DS指南：DeepSeek应用与部署.pdf
湖南大学DS指南：我们该如何看待DeepSeek_what_how_why and next.pdf
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AI赋能金融营销：Deepseek与飞书多维表格的高效应用
01.Deepseek与飞书多维表格的高效应用（上）[时长：22分钟] .mp4
02.Deepseek与飞书多维表格的高效应用（下）[时长：49分钟] .mp4
参考提示词.txt
客户信息表.txt
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DeepSeek满血版使用教程-送两千万算力
DeepSeek满血版视频注册教程.mp4
CherryStudio
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deepseek官方原始提示词和技巧.txt
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Deepseek官方提示词【纯文本完整版】.txt
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科学网—DeepSeek-R1的100问 - 王雄的博文.pdf
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厦大团队：大模型概念、技术与应用实践（140页PPT读懂大模型）.pptx
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deepseek20个提示词-1.pdf
deepseek 20个提示词-2.pdf
42
AI学术工具公测版.exe
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初学AI的三大致命陷阱：为什么说“贪多求快”反而离成功更远？
一、知识碎片化：为什么你的AI知识无法形成体系？
小李的故事或许能引起不少人的共鸣。作为一名转行学习AI的程序员，他一开始就立下雄心壮志：三个月内掌握机器学习，半年精通深度学习，一年内成为AI专家。
为此，他同时订阅了5个AI相关的专栏，购买了3门热门课程，加入了无数个学习群组。每天，他就像赶场一样在各个资源之间切换，贪婪地吸收着所谓“干货”。
开始时，他感觉自己进步神速，短短几周就已经能说出不少专业术语：神经网络、卷积、循环神经网络、生成对抗网络……听起来相当唬人。
但问题很快浮现：当他尝试独立完成一个简单项目时，却发现自己无从下手。面对实际问题，他不知道应该选择哪种算法；遇到模型调优，他不明白参数调整背后的原理；甚至阅读技术文档时，他也感到一知半解。
小李的情况并非个例。很多初学者都有类似的经历：学了很多，却感觉知识散落一地，无法串联起来形成体系。为什么会出现这种情况？
AI知识的内在关联性
人工智能领域的知识不是孤立存在的，而是一个高度互联的体系。机器学习为深度学习奠定基础，深度学习又是计算机视觉、自然语言处理等应用领域的基础，而这些又进一步支撑着当前大热的生成式AI。
这就好比建房子，如果没有坚实的地基和框架，直接开始装修墙面、安装窗户，最终整个建筑都会面临坍塌的风险。
机器学习的基础地位
机器学习是AI领域的基石。它教会计算机如何从数据中学习和做出决策，而不需要显式地进行编程。理解机器学习的基本概念——监督学习、无监督学习、强化学习——对于后续学习至关重要。
很多初学者跳过这些基础，直接接触深度学习框架，结果就是只能机械地调用API，而无法理解背后的原理。当遇到新问题需要调整模型结构时，他们就束手无策了。
深度学习的承上启下
深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来解决复杂问题。要真正理解深度学习，不仅需要神经网络的基础知识，还需要了解梯度下降、反向传播等优化原理。
我看到过太多初学者直接开始学习Transformer架构（当今大语言模型的核心），却对基本的全连接网络都一知半解。这就像小学生直接学习微积分，难度可想而知。
生成式AI的综合性
当前的生成式AI热潮让很多人直接就想学习大语言模型和扩散模型。但这些技术实际上是建立在之前所有技术积累之上的综合应用。没有前面的知识储备，很难真正理解这些高级主题。
知识碎片的三大表现
碎片化学习会导致哪些具体问题呢？根据我的观察，主要表现有三：
概念理解表面化
很多初学者能够复述专业术语，却无法用自己的语言解释这些概念。比如，很多人都知道“注意力机制”这个词，但能说清楚它解决了什么問題、为什么有效的人却少之又少少。
表面化理解的危害在于，它给人造成了一种“我已经学会了”的假象，实际上却经不起任何深入的拷问。
知识连接缺失
由于学习是跳跃式的，很多初学者脑海中的知识点就像散落的珍珠，缺少一根串联的线。他们知道卷积神经网络，也知道循环神经网络，却不明白为什么处理图像常用前者而处理序列数据常用后者。
缺乏连接的知识是脆弱的，容易被遗忘，也难以被灵活应用。
无法迁移应用
最直接的表现是：教程中的代码能运行，换到自己的项目上就各种报错；跟着视频能做出来，自己独立做就无从下手。这就是知识没有形成体系的表现。
知识只有形成了体系，才能够举一反三，才能够迁移到新情境中解决问题。
如何构建知识体系？
既然碎片化学习有这么多问题，我们应该如何构建完整的AI知识体系呢？这里我给大家几条建议：
遵循学习路径的客观规律
AI学习有一条相对明确的路径：数学基础（线性代数、概率论、微积分）→编程基础（Python、数据处理）→机器学习基础→深度学习→专业方向（CV、NLP等）→高级主题（大模型、生成式AI等）。
这条路径不是谁随意制定的，而是反映了知识之间的依赖关系。试图跳过前面的步骤，直接学习后面的内容，效率反而更低。
建立知识地图
在学习前，先了解整个领域的知识结构，形成一个“地图”。这样每学一个新知识点，都知道它在整个体系中的位置，以及它和其他知识的关系。
这就像去一个陌生城市前先看地图，不至于走丢一样。有了知识地图，学习就不会迷失方向。
注重概念之间的联系
学习一个新概念时，不要满足于知道它是什么，还要问：它为什么出现？解决了什么问题？和已有知识有什么关系？有什么优缺点？适用于什么场景？
这种追问能够帮助你建立知识之间的连接，形成网络而非孤立点。
项目驱动学习
通过完成实际项目，你不得不动用多个知识点来解决一个问题，这个过程本身就会迫使你建立知识之间的联系。
选择一些小型项目开始，如图像分类、文本情感分析等，逐步扩大项目复杂度。在项目中，你会自然发现哪些知识还欠缺，从而有针对性地学习。
定期回顾和整合
人的记忆会随着时间消退，定期回顾所学内容非常重要。但回顾不是简单重复，而是整合和提炼：这段时间学了什么？它们之间有什么关系？能否用一张图表示这些关系？
这种定期整合能够强化知识之间的联系，防止遗忘。
建立知识体系不是一蹴而就的过程，它需要时间和耐心。但一旦形成，你的学习效率将会大幅提升，应用能力也会显著增强。与其贪多求快地收集碎片，不如放慢脚步，搭建属于自己的AI知识大厦。
二、挫败感累积：为什么学习动力会突然崩溃？
学习AI的道路上，另一种常见现象是：初学者一开始热情高涨，但随着时间的推移，动力逐渐消退，最终完全放弃。
这种情况往往不是因为他们遇到了一个无法克服的困难，而是持续的小挫败不断累积，最终压垮了学习动力。
王明的经历很好地说明了这一点。作为一名AI爱好者，他同时开始了多个方向的学习：周一、三、五学习机器学习，周二、四学习深度学习，周末还要抽时间研究一下强化学习。
开始时，他觉得自己进步飞快，每个领域都能学到新东西。但很快，问题出现了：机器学习中遇到的数学难题让他头疼；深度学习中梯度消失的问题还没搞明白；强化学习中的概念又完全陌生。
每个领域都会定期给他一记“闷棍”，这些挫败感开始叠加。最初的学习热情被逐渐消磨，取而代之的是一种疲惫和焦虑感。
终于，在持续了两个月后，某个周一的早晨，他发现自己再也提不起勇气打开那些教程视频了。学习动力彻底崩溃，之前的一切投入仿佛都付诸东流。
挫败感的多米诺骨牌效应
为什么多个领域同时学习会产生如此强烈的挫败感？这背后有着深刻的心理学原理。
认知超载与注意力分散
人脑的认知资源是有限的。当我们在多个复杂领域间频繁切换时，大脑需要不断调整思维模式，这会产生大量的“切换成本”。
研究表明，任务切换可能导致高达40%的效率损失。对于AI这种需要高度专注和深度思考的领域，频繁切换尤其有害。
更严重的是，每个未解决的问题都会在后台占用我们的认知资源，导致即使在学习一个领域时，也会潜意识地担心其他领域的困难。这种心理负担会加速精神疲劳。
成功体验的缺失
学习动力很大程度上来自于成功体验的定期反馈。当我们解决一个难题、完成一个项目、理解一个复杂概念时，大脑会奖励我们多巴胺，从而强化学习行为。
贪多求快的学习模式使得我们在每个领域都进展缓慢，很难获得足够的成功体验。每个领域都在提醒我们：“还有那么多不懂”，而不是“已经掌握了这么多”。
自我效能感的侵蚀
自我效能感（self-efficacy）是指个体对自己能否完成某项任务的信心。它是坚持学习的关键因素。
当在每个领域都不断遇到困难时，我们的自我效能感会持续受到打击。开始时的“我能学会”逐渐变成“也许我不适合这个”，最终变成“我根本学不会”。
这种自我怀疑一旦形成，就会成为自证预言：相信自己会失败的人，往往真的会失败。
挫败感的具体表现
挫败感累积的过程通常是悄无声息的，但也会有一些明显表现：
学习拖延症开始出现
你可能会发现自己越来越难以开始学习。明明知道应该学习，却总是找各种借口拖延：先喝杯咖啡、先检查下邮件、先整理下桌面……
这其实是潜意识在逃避那些让你感到挫败的学习体验。
容易分心，难以专注
学习时很容易被手机通知、网页链接或其他无关事物吸引，无法保持专注。这是因为当前的学习内容引发了不适感，大脑自然寻求更容易获得愉悦的刺激。
产生逃避行为
你可能会开始“假装学习”——打开视频但不真正吸收内容，复制代码但不理解原理，购买课程但不真正学习。这是一种自我保护：维持“我在学习”的表象，同时避免真正的挫败体验。
身体健康受到影响
持续的学习压力可能导致睡眠问题、食欲改变甚至免疫力下降。心理上的挫败感会通过神经内分泌系统影响身体健康。
如何避免挫败感累积？
既然挫败感累积有如此大的破坏力，我们应该如何避免呢？以下是一些实用策略：
单一焦点原则
一段时间内只专注于一个领域或一个项目，直到达到一个稳定的里程碑。这可以减少任务切换带来的认知负荷，也能让你更容易获得完成感。
比如，你可以设定“接下来一个月只专注学习机器学习基础”，而不是同时学习多个领域。
分解学习目标
将大目标分解为小步骤，确保每个步骤都是可实现的。与其设定“掌握深度学习”这样模糊的大目标，不如设定“本周理解梯度下降原理”这样具体的小目标。
小目标的定期完成能够提供持续的成功体验，维持学习动力。
合理预期管理
AI是一个复杂领域，遇到困难是正常的。调整预期，接受学习过程中必然会有困惑和挫折，这样当它们真正出现时，就不会过度反应。
记住：感到困惑不是因为你笨，而是因为你在接触复杂的新知识。这种困惑恰恰是学习正在发生的标志。
三、熟练度不足：为什么无法达到实践所需水平？
张蕾的经历是另一个典型案例。她对AI充满热情，花了大量时间学习各种教程和课程，理论上能够说出很多算法的原理和优缺点。
但当工作中需要一个简单的预测模型时，她却束手无策。她不知道如何开始一个项目，如何处理真实数据，如何调试模型，如何评估模型效果。虽然她“知道”很多，但却无法将知识转化为实际能力。
这种现象非常普遍：贪多求快的学习模式导致在每个领域都只停留在表面，无法达到能够实际应用的水平。
理论知识与实践能力的鸿沟
为什么会出现理论知识和实践能力之间的巨大鸿沟？这涉及到技能获取的本质。
知识层与技能层的差异
知道什么（知识）和能够做什么（技能）是两个不同层次的能力。AI学习不仅仅是知识的积累，更重要的是技能的形成。
技能的形成需要反复练习和应用，直到相关操作变得自动化，不再需要大量意识参与。贪多求快的学习模式使得练习量分散在太多领域，每个领域都无法达到技能形成的阈值。
表面熟练与深度熟练
表面熟练是指能够遵循教程完成任务的能力，而深度熟练是指理解原理并能够独立解决新问题的能力。
很多初学者满足于表面熟练——能够运行别人的代码，稍微修改参数——但这远远不够。真实项目中的问题往往没有现成答案，需要深度熟练才能解决。
情境依赖与迁移能力
知识和技术往往与学习时的情境绑定。在教程中运行成功的代码，换到自己的项目中就报错，这是因为缺乏将知识迁移到新情境的能力。
迁移能力需要通过在不同情境中应用同一技术来培养，而这需要时间和反复练习。
熟练度不足的具体表现
熟练度不足会在实践中表现为多种形式：
教程囚徒
只能按照教程一步步操作，稍微偏离教程就不知所措。无法独立开始一个项目，总是需要寻找“如何做XX”的教程。
调试无能
当代码报错或模型表现不佳时，不知道如何系统地排查和解决问题。要么盲目尝试，要么直接放弃。
算法选择困难
面对实际问题时，不知道应该选择哪种算法或方法，无法判断不同方案的优缺点。
参数调节神秘化
将模型参数调节视为神秘艺术，只能随机尝试或完全照搬别人的设置，不理解参数背后的原理和影响。
结果解释表面化
无法深入分析和解释模型的结果，只能给出表面结论（如“准确率85%”），不能提供有洞察力的分析。
如何达到实践所需的熟练度？
要达到实践所需的熟练度，需要调整学习策略，注重深度而非广度：
深度优先于广度
与其在每个领域都浅尝辄止，不如选择一两个核心领域深入钻研。深度熟练在一个领域的获得，会比表面了解多个领域更有价值。
深度学习还有一个好处：一旦你在一个领域达到深度熟练，学习其他相关领域会变得容易得多，因为很多底层原理是相通的。
项目为中心的学习
将学习重心从 consuming tutorials（消费教程）转移到 doing projects（做项目）。选择真实的项目，从问题定义、数据收集、预处理、模型选择训练到评估部署，完整地走一遍流程。
项目经验的价值远远高于教程学习的价值，因为项目迫使你面对和解决真实世界中的问题。
刻意练习原则
刻意练习是指有明确目标、跳出舒适区、获得即时反馈、反复修正的练习方式。它不是简单地重复已经掌握的任务，而是不断挑战稍微超出当前能力的任务。
对于AI学习，可以表现为：尝试复现论文结果、参加Kaggle比赛、解决开放性问题等。
教授他人
尝试向他人解释你学到的概念和技术。教学迫使你组织思维、澄清理解、填补知识漏洞。你会发现，很多自以为理解的知识，在尝试解释时会暴露出问题。
可以通过写技术博客、在论坛回答问题、做小型分享等方式实践这一方法。
代码重构与优化
不要满足于代码能运行，要不断反思和改进：这段代码能否更高效？能否更清晰？能否更通用？
重构代码的过程能够深化对技术和问题的理解，培养工程能力。
参与开源项目
参与开源AI项目可以让你接触真实世界的代码和项目流程，学习他人的经验和最佳实践。即使最初只是解决小问题或修改文档，也是宝贵的经验。
建立作品集
持续构建个人作品集，记录完成的项目和学到的技能。这不仅是求职时的宝贵资产，也是对自己学习历程的激励和见证。
