今天我分享一个可以直接上手操作的 AI 学习方法，他足够简单，非常容易上手，适合从 0 到 1 培养适应 AI 时代的学习习惯。
经过我的实践，我觉得每个人都有每个人习惯的学习方法和偏好，但在 AI 的加持下，更好地利用人本身的机制，学习效率会有非常大的提高。
一个完整的学讲练循环可以用下面的图示来表示：
“学”是指获取知识，大量输入，并通过深入提问的方式驱动学习。提问是指向 AI 大模型提出问题，而且我也建议直接通过 AI 大模型获取知识和信息。其他资料作为交叉对比 AI 输出正确性的辅助来源，或者作为输入给大模型的基础资料、文本。
我们在上一篇中有详细说明如何通过深入提问的方式理解一个概念。简单来说就是围绕一个你要学的概念不断进行提问，直到你对整个事情的逻辑已经有了完整的理解。
如果不知道怎么提问题，可以使用下面的提示词辅助你提问（人设背景适用于指令型模型，推理模型请将人设和背景去掉）：
【人设】
你是一个非常专业的培训老师，讲解概念举一反三，并且和最前沿的技术深度结合。能够深入了解学员的需求和问题，引导学员深入领会概念。我是你的学员，如果你教得好的话，我会给你 10000000000 美金作为报酬。
【背景】
我是一个没有专业背景的学员，我会就特定问题想你提问，请你根据我的提问进行解答，并且不局限于我的解答，会根据我的问题进行相应的延伸。
【需求】
我正在学习一个【相关概念(补充你想学习或者有问题的点)】，他的定义、特点、组成部分是什么？他与哪些其他概念相关？如果我没法直接提出问题，请你直接给出有助于继续理解这个概念的三个问题供我选择。
常用指令模型：
GPT-4o
DeepSeek V3（中文推荐）
Claude 3.7 Sonnet
常用推理模型：
DeepSeek R1（中文推荐）
GPT o1/o3