我开始写这个 AI 技术博客，不是因为已经把 AI 学透了。
恰恰相反，是因为我知道自己还在路上。
很多知识如果只是在本地笔记里写一遍，很容易过几天就忘掉。真正能让理解变扎实的方式，是把它讲出来，讲到别人也能看懂。
这个博客想写什么
我想把这个博客做成一个从零学习 AI 的成长记录。
它会包括几类内容：
- AI 基础概念
- PyTorch 实战
- Transformer 专题
- 项目复盘
- 学习总结和踩坑记录
不追求一开始就很高级，而是先把基础讲清楚。
为什么从基础开始
AI 学习最容易让人焦虑的地方，是名词太多。
神经网络、损失函数、梯度下降、反向传播、优化器、Transformer、Attention，每个词都像一扇门。
如果直接从复杂模型开始，很容易看了很多教程，却不知道自己到底懂了什么。
所以我更想采用一种笨但稳的方法：一个概念一篇文章，一个项目一次复盘。
慢慢把知识拼起来。
我的写作原则
这个博客的写作原则很简单：
第一，尽量用普通话解释复杂概念。
第二，每篇文章只讲清楚一个核心问题。
第三，概念文章要有直觉，代码文章要能运行，项目复盘要讲真实问题。
第四，不为了显得厉害而堆术语。
如果一篇文章写完之后，刚入门的人能少一点害怕，多一点“我好像能继续学下去”的感觉，那它就有价值。
第一阶段目标
第一阶段我会先完成 30 篇内容。
大致方向是：
- AI 基础
- PyTorch
- Transformer
这 30 篇不是终点，而是先搭一个知识骨架。
等基础内容够稳定之后，再继续写 AI Agent、RAG、Dify、n8n 和实际项目落地。
为什么要公开发布
公开发布会让写作变得更认真。
如果只是写给自己，很多地方可能会糊弄过去。但如果要发到博客上，就必须把逻辑理顺，把例子补完整，把含糊的地方重新查清楚。
这对学习很有帮助。
同时，博客也可以慢慢变成作品集。
以后别人想了解我的学习路径、项目能力和技术表达能力，不需要只看简历，也可以直接看这些文章。
小结
这个博客不是一个已经完成的知识库，而是一条正在展开的学习路线。
我会从最基础的神经网络开始，一步步写到 PyTorch、Transformer 和项目实战。
先写，先发布，先形成节奏。
完美可以晚一点，持续更重要。