# 勤奋的凯尔森10000h刻意练习:开篇·36岁，用10000小时深耕AI，我是认真的
所属专栏: 凯尔森的 10000h 刻意练习
Slogan: 一个 36 岁程序员, 研究生(学硕)，前世界500强top20软件开发Java工程师，用 10000 小时深耕 AI, 目标 Top10 AI资深工程师, 全程日更记录。
# 1.先介绍一下凯尔森
都说35岁是程序员的分水岭，但我已经36了。我研究生毕业时已经30岁，之后工作了两年零11个月，然后GAP了几年:去了国内几个一直想去的城市旅游，也读完了500多本想读的书。
现在大环境不好，以我这样的资历重回职场，确实有难度。与其等一个不确定的机会，不如用这几年时间，给自己造一条新路出来。
# 2.为什么相信刻意练习
安德斯·艾利克森和罗伯特·普尔在《刻意练习》里指出:任何技能都不是天生的天赋。智商在起步阶段确实有优势，学得快；但随着时间累积，刻意练习塑造的心理表征会逐渐趋同。而智商没那么高的人，需要更多练习才能追上，这反而塑造了更勤奋的性格，在后期完成反超——围棋等领域的大师，智商往往并不是最高的。
《异类》说花一万小时可以在任何领域成为专家，但刻意练习的时长并不固定为一万小时，每个领域各不相同。可以确定的是:花足够的时间进行正确的训练，是必须的。
The right practice makes perfect.
# 3.www.10000h.top:这个网站是干什么的
我写了一个小项目:www.10000h.top。
- 秒级计时—按秒精确记录这10000小时的每一分钟，数据真实入库，不靠回忆；
- 每日日更—当天在AI领域研究了什么、怎么研究的，全部公开记录；
- 全程录屏—电脑屏幕全程录制存档，精选内容剪辑后发布到抖音、B站等平台；
- 开放注册—如果你也想计时一万小时，注册登录后就可以在网页上记录自己的时长。
市面上的AI培训班(传智播客、黑马程序员等)，6个月课程培训费要几万块。我这套10000h内容，光时长就是它的数十倍，深度只会多不会少；而市面上目前还没有一个全面、完整、可读性好的AI深度学习公开教程项目。
所以，我准备去吃这只螃蟹了。如果这段历程能给同样想深耕AI的你一丢丢启示和帮助，或者你想照着我的记录走一遍，那它就值了。
# 4.我的硬件与算力
- 台式机: 64G内存+RTX 3070Ti 8G，日常打《黑神话:悟空》《艾尔登法环》；另有一张一千块入手的魔改特斯拉V100 16G(外观类似影驰金属大师4090)，日常跑大模型可玩性不错；
- 算力兜底: 这张卡也不够用时，考虑AutoDL(autodl.com)算力租赁；
- 移动办公: 日常带轻薄本或独显游戏本，去上海书城、徐家汇书院、西西弗、言几又、图书馆写代码，需要算力时远程调用家里的机器；
- PVE主机: 跑着博客、内网穿透、MySQL、Chevereto图床、Jupyter等服务，均支持外网访问。
# 5.内容怎么安排
我已经看完传智播客2025全套6个月培训课程的视频(部分代码已上手)，对课程的目录、结构、内容都很了解。接下来:
- 前期: 把课程内容系统梳理一遍，代码逐个验证；
- 中期: 把脑子里不错的想法做成项目实战，努力打造几个项目，打磨出一两个像样的产品；
- 长期: 对前沿大模型论文(paper)进行二次验证与复现。如有资源支持，训练一个自己的大模型。从始至终微调一个最懂我、最像我的大模型，可以当做凯尔森的数字分身。
内容不会完全固定，我会根据所学及时调整——这有点像蒙特卡洛树搜索:在认知的边缘探索，不断扩大认知边界。它未必是全局最优解，但把时间聪明地花在最有可能的走法上，已经是绝大多数人望尘莫及的了。
# 6写在最后
10000h÷65h/周≈154周≈2.95年。
这就是我给自己定的窗口——3年内，变成能和大厂顶级工程师PK的独立AI开发者。
明天 Day1 见！See you tomorrow!