应先评估自身与AI开发的匹配度，包括数学基础、编程能力、问题拆解力和学习节奏；再针对性补足反向传播推导、Python工程实践、需求拆解能力和慢反馈适应力。
如果你正在犹豫要不要转AI方向，先别急着学PyTorch或调大模型——真正该做的，是搞清楚自己和AI开发之间的匹配度。这不是靠热情决定的，而是由数学基础、编程习惯、问题拆解能力和持续学习节奏共同决定的。
你是否能“读得懂”AI背后的逻辑
AI不是黑箱调参。比如看到反向传播，你能否不依赖框架自动求导，手动推一遍链式法则？遇到交叉熵损失，能不能从信息论角度解释为什么它比均方误差更适合分类？
建议：找一篇带公式推导的博客（如CS231n笔记），遮住推导过程，自己重写一遍前向+反向。卡在某步超过20分钟，说明线性代数或微积分直觉还需夯实。
你的Python是否真的“够用”
AI工程中常被忽略的痛点：
• 不会用生成器处理TB级数据流，总想一次性load进内存
• 写不出带类型提示的函数，导致团队协作时debug成本飙升
• 把pandas当作Excel替代品，却不会用groupby.apply做特征聚合
建议：用纯Python+标准库重写一个简易版torch.nn.Linear（含forward/backward），不许import任何AI包。
你能否把模糊需求变成可执行任务
真实AI项目里，“让推荐更准”这种需求根本无法下手。你需要立刻拆解：
• 准的定义是什么？点击率提升？停留时长？A/B测试指标？
• 当前baseline是什么模型？特征有哪些？线上延迟要求多少？
• 数据是否有label泄漏？训练/验证/测试集时间划分是否合理？
建议：找一个Kaggle入门赛（如Titanic），不写代码，只用文字写下完整pipeline设计文档：从原始数据字段分析→缺失值策略→特征构造逻辑→评估指标选择依据→失败回滚方案。
你是否适应“慢反馈+高迭代”的节奏
AI开发很少一跑就出结果。常见场景：
• 调参两小时，验证集指标纹丝不动，最后发现是学习率设错小数点
• 模型上线后效果下跌，排查三天发现是上游ETL脚本悄悄改了日期格式
• 论文复现失败，反复核对发现作者在GitHub issue里提过某个隐藏超参
建议：刻意练习“最小闭环”——每天只聚焦一个微小目标（如：让ResNet18在CIFAR-10上单epoch准确率超过50%），记录每次改动与结果的对应关系，拒绝跳步。
