对于计算机科学、机器学习和数据科学专业的学生或准专业人士来说，他们在选择最佳的计算设置（包括笔记本电脑、GPU、操作系统和云GPU策略）时感到极度困惑。他们担心投入大量金钱购买不合适的设备，影响学习效率和个人项目开发。
计算机科学、机器学习、数据科学或人工智能领域的硕士/博士研究生；刚开始学习相关技能的独立开发者或自学爱好者（prosumer）；以及任何需要为ML/DS工作寻找最佳软硬件配置的人。
错误的设备选择可能导致高昂的沉没成本（笔记本电脑通常上千美元），并且会浪费大量时间在解决兼容性问题、配置环境或等待缓慢的计算任务上。这不仅带来挫败感，还可能阻碍他们的学术进展或项目开发。他们急需一个量身定制、可靠且全面的决策支持。
我将构建一个智能化的CS/ML/DS设备及策略推荐SaaS工具。用户通过填写一份详细问卷，描述他们的具体需求：所学专业、核心课程、常用ML/DS框架（如TensorFlow, PyTorch）、预算限制、操作系统偏好、对电池续航的期望、以及个人项目是否可能需要专用GPU。系统将基于这些输入，通过一个精心设计的规则引擎，提供个性化的软硬件（笔记本电脑型号、GPU类型）和云GPU使用策略（免费云GPU是否足够、何时需要付费云服务）的综合推荐报告。MVP将专注于核心的问卷-报告生成功能，确保在两周内完成。
现有解决方案包括：Reddit/论坛（信息碎片化、观点混杂、难以验证、耗时）、综合性科技媒体/评测网站（缺乏针对ML/CS专业场景的深度定制、内容泛泛且可能受广告影响）、大学IT部门（通常只提供基础或最低配置要求）。它们的不足在于：信息过载、缺乏个性化、没有将硬件、操作系统和云GPU策略作为一个整体来考量，且往往缺乏中立性和公正性。