学习Python编程语言，掌握数据结构和算法基础，了解线性代数、微积分和概率论等数学知识。
学习机器学习基础算法，包括监督学习、无监督学习、强化学习等，掌握scikit-learn等工具库。
学习神经网络基础，掌握TensorFlow或PyTorch框架，实现简单的深度学习模型。
选择感兴趣的AI子领域（如计算机视觉、自然语言处理等）进行深入学习，参与项目实践。
关注AI领域最新研究成果，参与开源项目，持续提升自己的技术水平。
OpenAI最新发布的GPT-4o模型在图像、音频、视频等多模态理解能力上实现了重大突破，能够更自然地处理复杂的多模态输入。
斯坦福大学AI实验室发布了一个高效的大语言模型训练框架，降低了大模型训练的计算成本，促进了AI研究的民主化。
欧盟AI法案正式生效，对AI系统进行分类监管，高风险AI系统需要符合严格的安全标准，这将对全球AI产业产生深远影响。