其它不知道，得年薪百万的程度吧。。

你得有五級黑客證書

先写Python从入门到入坟
开玩笑的，b站上就有很多本地部署的教程，你去玩玩看能不能学会就知道了

为什么不直接问ai。ai是入门一切领域的好老师。

天赋、努力、资源缺一不可啊，还有坚持下去的恒心

我个人觉得如果想做一个neurosama的话，只需要具备微调llm的基础知识就可以了。拥有适当的语料和训练数据（一般是多轮对话形式的数据集）应该就能做出一个类似的ai出来，这部分的话，你可以去了解下很适合作为预训练模型的llama。

，这种问题你得先入行再问行业内的有一定技术水平的人。你也知道自己是编程新人，那你也应该知道vedel的实践技术力属于行业内的大手子了。
好比在修仙小说里面找到一群山脚下未入仙门的凡人，问他们要怎么学习他们仰慕的山上的宗门天骄一样。怎么说呢，意义可能不太大，给出的建议也不一定是对的，不如自己先以宗门考核为目标，其他后面再说。

但是如果是真正想学的话，最好去系统性的了解深度学习和nlp技术，这方面建议读论文（例如gpt模型的基础之bert和transformer）的同时学一些基础课程（例如最优化理论），然后应该就能读明白代码以及对代码做改进了

*瞎掰一点，希望没有太多错误
取决于能力、资金以及需求等众多要素
不需要强编程能力、只需要有阅读和动手能力的：
- 想要一个在对话中有个性的AI：找点教程部署一个Open WebUI、Chatbox什么的本地对话平台，然后注册一个API接入进去，调整Prompt即可
- 想要一个有动态记忆、能调用工具的对话AI：可以看看Letta，它为无状态LLM搭建了一个记忆和工具调用框架，让LLM每次回复都伴随着各种操作的自主执行，比如编辑记忆、执行搜索等
- 想要一个可以自说自话、进行直播的AI：可以看看Open LLM Vtuber项目，它搭建了一个LLM直播的框架，也整合了（基于关键词检测的）Live2D操控、直播平台Chat接入等功能，其“自说自话”功能是用固定提示语作为输入的。虽然没有自带的记忆管理，但它可以调用Letta API
有Python编程能力的
- 可以为Letta开发一些供调用的工具，乃至围绕Letta API包装一个类似Open LLM Vtuber的程序
- 架构自定义的直播AI：思路可以参考我受Letta启发搞的仿真牛 https://b23.tv/tJV7omV ，但做挺烂的，不建议使用（）主要逻辑就是自主编辑记忆、动态提示词、工具调用那一套
需要一定性能设备或资金投入的
- 使用强度上来之后就会发现，通用模型不论规模、不管是API还是本地部署，说话风格啥的细节可能都差点意思，API的速度可能还不太给力，那就要进行LLM微调，这一部分找点相关教程即可，但好显卡或者租算力是刚需
- Neuro的模型不会很大，但肯定不会小，我瞎猜一下在14-32B左右😋
- Neuro是分布式运行在服务器上的，只是Live2D的部分跑在本地电脑中，LLM使用云端算力推理，所以牢🐢也说成本很高
需要具有更多编程能力的地方
- Neuro是多模块的，除了LLM之外还有其他AI，比如玩Osu或者MC的模块，以及视觉识别模块（应该不是原生多模态的吧）、语音转文字模块（这个可能用了现成的），原理通常和LLM都不一样
- 虽然Neuro是调用的Azure TTS（en-US-Ashley，音高1.25左右），但Evil的TTS看着是🐢自己训练和托管的AI语音，有底模可能好办一些，没有的话也得从零开始自制（比如难产的Neuro V3语音）
- 对接Live2D的部分需要会Unity3D开发，具体忘记是啥了，反正不是Python
- 还有更多领域不仅要掌握，同样还要和核心部分对接整合

难搞，编程真的需要有人教你，纯自学太难了。有时候，即使有注释都看不懂就很难办。现在那些AI改脚本也是得自己有基础才行，某些让AI自己修bug直到能用的脚本我是真不知道怎么跑起来的。AI写的脚本几万字，而大佬的就八千多（x_x；）

cy

只能说真有心要做的人不会在这里问

就我所知，从头搓一个llm的话，你需要花大量时间投入的是数学而不是编程 ，至少需要掌握线性代数、概率论、离散数学，还有最基本的高等数学的内容

先把代码这些基础的学了，再去学大语言模型，总之b站上的教学视频都学一遍学完之后自然心里有数