文章概括：
AI 已經(jīng)帶來(lái)學(xué)習(xí)方式的改變，降低了我們學(xué)習(xí)知識(shí)的難度，加快了我們解決問(wèn)題的速度。

本文介紹如何通過(guò) AI 工具，通過(guò)直接對(duì)大模型、對(duì) Agent、對(duì)文檔、對(duì)知識(shí)庫(kù)提問(wèn)的方式，快速學(xué)習(xí)知識(shí)快速解決問(wèn)題等。

本文還提到了當(dāng)前 AI 工具局限性和 AI 時(shí)代提問(wèn)的重要性的討論。

一、前言

上回書(shū)說(shuō)到：《用 AI 給人生開(kāi)掛的正確方式 - 在 AI 迅速進(jìn)化的時(shí)代，我們應(yīng)該如何不落伍》，講到在 AI 快速發(fā)展的今天，我們需要學(xué)習(xí)：駕馭大模型的能力、學(xué)習(xí)最基礎(chǔ)最核心的知識(shí)、培養(yǎng)不容易被 AI 取代的能力。我們可以跨行業(yè)尋找機(jī)會(huì)，在這個(gè) “人人都是工程師”的時(shí)代基于大模型快速創(chuàng)建應(yīng)用解決痛點(diǎn)，靈活運(yùn)用 AI 幫助自己解決問(wèn)題。并且強(qiáng)調(diào)在 AI 時(shí)代應(yīng)該使用 AI 來(lái)加速學(xué)習(xí)。

本文這是對(duì) “使用 AI 加速學(xué)習(xí)” 這一點(diǎn)的一個(gè)展開(kāi)，即使用 AI 助力問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)（Problem-Based Learning，簡(jiǎn)稱PBL），幫助我們快速掌握知識(shí)。

最近一段時(shí)間，我已經(jīng)嘗試采用問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式快速學(xué)習(xí)和解決問(wèn)題。如使用文中推薦的智能知識(shí)庫(kù)來(lái)快速閱讀論文，快速閱讀長(zhǎng)文，針對(duì)某個(gè)問(wèn)題或知識(shí)不斷追問(wèn)更加全面和深入掌握相關(guān)知識(shí)。如創(chuàng)建 “通俗講解”、“BUG 殺手”等 Agent 快速理解概念，快速解決問(wèn)題等。

接下來(lái)我將從什么是問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)、為什么問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)更有效，以及在 AI 時(shí)代怎樣基于問(wèn)題驅(qū)動(dòng)來(lái)加速學(xué)習(xí)。

友情提示：如果不了解前因后果，只想了解如何在 AI 時(shí)代實(shí)踐問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)，直接跳到第四部分即可。

二、問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)是什么？

傳統(tǒng)的問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)更強(qiáng)調(diào)解決問(wèn)題，AI 時(shí)代的問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)提出問(wèn)題和解決問(wèn)題并舉。
在我看來(lái)，提出問(wèn)題甚至比解決問(wèn)題更重要，尤其是在 AI 時(shí)代，解決問(wèn)題的難度大大降低。

2.1 傳統(tǒng)的問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)（PBL）

問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)（Problem-Based Learning，簡(jiǎn)稱PBL）是一種以學(xué)生為中心的教學(xué)方法，其核心在于通過(guò)解決實(shí)際問(wèn)題來(lái)推動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)。這種方法鼓勵(lì)學(xué)生在尋找問(wèn)題解決方案的過(guò)程中，積極主動(dòng)地獲取知識(shí)、應(yīng)用知識(shí)、并發(fā)展批判性思維和解決問(wèn)題的能力。
問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)通常涉及以下幾個(gè)步驟：
問(wèn)題呈現(xiàn)：學(xué)習(xí)開(kāi)始于一個(gè)開(kāi)放式問(wèn)題或一個(gè)實(shí)際情境，該問(wèn)題通常是跨學(xué)科的，模擬真實(shí)世界的復(fù)雜性。
小組討論：學(xué)生通常被分成小組，通過(guò)討論來(lái)分析問(wèn)題，確定他們已經(jīng)知道的內(nèi)容和需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容。
自主學(xué)習(xí)：確定學(xué)習(xí)目標(biāo)后，學(xué)生將獨(dú)立或在小組內(nèi)尋找資源和信息來(lái)解決問(wèn)題。
分享和反思：學(xué)生將他們的發(fā)現(xiàn)和解決方案與小組成員分享，通過(guò)討論和反思來(lái)深化理解，同時(shí)也接受同伴和導(dǎo)師的反饋。
評(píng)估：學(xué)生的學(xué)習(xí)成果通過(guò)報(bào)告、演示或其他形式的評(píng)估來(lái)衡量。

問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于它能夠激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高他們的主動(dòng)學(xué)習(xí)能力，促進(jìn)批判性思維和團(tuán)隊(duì)合作能力的發(fā)展。這種方法適用于各種學(xué)科領(lǐng)域，特別是在醫(yī)學(xué)、工程學(xué)、商業(yè)管理和法律等領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。

2.2 AI 時(shí)代的問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)

AI 發(fā)展到現(xiàn)在這個(gè)階段，讓我們有機(jī)會(huì)直接對(duì) AI 提問(wèn)，直接對(duì)著文檔提問(wèn)，直接對(duì)著知識(shí)庫(kù)提問(wèn)。

雖然這種方式和傳統(tǒng)的問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)有一些區(qū)別，但可以被看作是問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)（PBL）的一種現(xiàn)代化應(yīng)用，尤其是在信息獲取和知識(shí)探索的環(huán)節(jié)。雖然它不完全符合傳統(tǒng)PBL的所有步驟和特征，但它與PBL共享核心理念——即通過(guò)提出問(wèn)題/解決問(wèn)題來(lái)促進(jìn)學(xué)習(xí)。

以下是幾個(gè)方面的考慮：
問(wèn)題為中心：用戶通過(guò)向AI提出問(wèn)題，這本身就是一個(gè)以問(wèn)題為中心的學(xué)習(xí)過(guò)程。這個(gè)問(wèn)題可能是對(duì)文檔內(nèi)容的查詢，也可能是求解特定問(wèn)題的請(qǐng)求，反映了PBL中以問(wèn)題為驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)方法。

自主學(xué)習(xí)：在這種互動(dòng)中，用戶需要自己思考問(wèn)題，決定如何表述這個(gè)問(wèn)題以便AI能理解并提供有用的回答。這一過(guò)程涉及自主學(xué)習(xí)，因?yàn)橛脩艨赡苄枰M(jìn)行一些背景研究來(lái)更好地理解問(wèn)題或回答。

應(yīng)用知識(shí)和技能：用戶在分析AI提供的答案時(shí)，需要應(yīng)用批判性思維來(lái)評(píng)估信息的準(zhǔn)確性和相關(guān)性，這是PBL強(qiáng)調(diào)的關(guān)鍵技能之一。

反饋和改進(jìn)：通過(guò)與AI的互動(dòng)，用戶可以立即獲得反饋。如果AI的回答不滿足用戶的需求，用戶可以通過(guò)調(diào)整問(wèn)題的表述來(lái)尋求更好的答案，這個(gè)過(guò)程促進(jìn)了反思和學(xué)習(xí)。

三、為什么問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)更有效？

AI 時(shí)代的問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)確實(shí)為傳統(tǒng)的問(wèn)題驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)（PBL）帶來(lái)了新的維度和可能性，使學(xué)習(xí)過(guò)程更為高效和動(dòng)態(tài)。

以下是一些原因，解釋為什么AI時(shí)代的問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)可能更有效：

1. 快速訪問(wèn)大量信息：AI技術(shù)，特別是自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)，使得快速檢索和分析大量信息成為可能。這意味著學(xué)習(xí)者可以即時(shí)獲得問(wèn)題的答案和相關(guān)信息，大大縮短了學(xué)習(xí)周期。
2. 個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)：AI可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的歷史查詢、學(xué)習(xí)習(xí)慣和偏好提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容和建議，使學(xué)習(xí)更加貼合個(gè)人需求，從而提高學(xué)習(xí)效率和興趣。
3. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)和反饋：AI提供的即時(shí)反饋機(jī)制可以幫助學(xué)習(xí)者及時(shí)調(diào)整學(xué)習(xí)策略和方向，促進(jìn)了學(xué)習(xí)過(guò)程中的自我反思和改進(jìn)，加深了理解和掌握。
4. 增強(qiáng)的可視化和互動(dòng)性：AI技術(shù)，如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和虛擬現(xiàn)實(shí)（VR），可以提供更加沉浸式和互動(dòng)的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，幫助學(xué)習(xí)者更好地理解復(fù)雜概念和流程。（這一塊目前實(shí)現(xiàn)地還不太好，相信不久的將來(lái)將會(huì)實(shí)現(xiàn)）
5. 擴(kuò)展學(xué)習(xí)資源和途徑：AI使得個(gè)人可以輕松訪問(wèn)全球的知識(shí)資源和專家，打破了地理和時(shí)間的限制，為學(xué)習(xí)者提供了更廣闊的學(xué)習(xí)平臺(tái)和機(jī)會(huì)。
6. 培養(yǎng)21世紀(jì)技能：在與AI互動(dòng)的過(guò)程中，學(xué)習(xí)者不僅學(xué)習(xí)知識(shí)本身，還在無(wú)形中培養(yǎng)了批判性思維、信息素養(yǎng)、技術(shù)使用和終身學(xué)習(xí)等 21 世紀(jì)必備技能。
7. AI 讓深度學(xué)習(xí)成為可能。很多 AI 平臺(tái)在提問(wèn)后會(huì)給出很多建議追問(wèn)的問(wèn)題，我們可以對(duì)一個(gè)問(wèn)題不斷追問(wèn)，對(duì)一個(gè)問(wèn)題了解更全面和深入。

四、怎么做？

4.1 簡(jiǎn)單直接：和大模型對(duì)話

通常我們經(jīng)常處理的任務(wù)都是相似的，經(jīng)常需要輸入相似的提示詞，每次都要重新輸入或者粘貼過(guò)來(lái)效率很低，體驗(yàn)略差。

4.2 創(chuàng)建 Agent ：提高效率

我們可以根據(jù)自己的學(xué)習(xí)、工作中的場(chǎng)景，創(chuàng)建各種 Agent ，將提示詞內(nèi)嵌其中，避免每次提問(wèn)都輸入相似的提示詞。

這些平臺(tái)可以解決提示詞的效率問(wèn)題，也可以上傳文檔使用AI 對(duì)話，但通常并不是專門(mén)為文檔設(shè)計(jì)的。
下次提問(wèn)時(shí)再找到對(duì)應(yīng)的問(wèn)題不太容易。

當(dāng)然，我們也可以嘗試創(chuàng)建 “發(fā)散性提問(wèn)助手” 或者“頭腦風(fēng)暴助手”，給出 Agent 一個(gè)主題，讓 Agent 進(jìn)行頭腦風(fēng)暴，發(fā)散性地提出 N 個(gè)相關(guān)問(wèn)題，我們選擇比較好的問(wèn)題再去追問(wèn) AI，可能會(huì)有意想不到的收獲。

可以參考下面的提示詞自己二次優(yōu)化：

## 背景
你是一個(gè)發(fā)散性提問(wèn)助手，可以根據(jù)用戶發(fā)送的概念或者問(wèn)題，請(qǐng)你進(jìn)行頭腦風(fēng)暴發(fā)散性地提出 10 個(gè)相關(guān)問(wèn)題，以便給用戶帶來(lái)新的靈感。
## 約束
1 回答務(wù)必使用中文
2 如果用戶發(fā)送的是問(wèn)題，不要直接回答用戶的問(wèn)題而是根據(jù)問(wèn)題從不同角度提出 10 個(gè)發(fā)散性的問(wèn)題

創(chuàng)建 Agent 寫(xiě)提示詞的技巧參見(jiàn)：《一文掌握大模型提示詞技巧：從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術(shù)》。

4.3 直接和文檔對(duì)話

我們可以使用 通義智文 或者其他類似的平臺(tái)，如天工 AI閱讀、 ChatPDF 、PDF ChatBot 等。直接和文檔、網(wǎng)頁(yè)、論文、圖書(shū)對(duì)話。

這類 AI 閱讀工具非常棒，我們可以針對(duì)論文、文章、圖書(shū)等提問(wèn)，不需要擔(dān)心自己英語(yǔ)不好，再也不用擔(dān)心有些術(shù)語(yǔ)不太理解了，再也不用擔(dān)心自己沒(méi)有足夠的時(shí)間仔細(xì)閱讀了。

這類工具也存在局限性，比如幾乎所有文檔都需要上傳或者貼鏈接，文檔之間很難共享，支持的文件類型也有限。

4.4 專業(yè)知識(shí)庫(kù)

文檔的共享非常重要，降低查找資料并上傳的成本。 于是類似 txyz 這類公共的 AI 知識(shí)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。

在這里，可以直接輸入 arxiv 論文鏈接進(jìn)行搜索然后對(duì)話。

可以通過(guò) 【Add to Library】 加入到自己的知識(shí)庫(kù)，方便下次直接通過(guò)更加便捷的方式訪問(wèn)。

進(jìn)入論文界面會(huì)有總結(jié)和候選的建議追問(wèn)的問(wèn)題，你也可以根據(jù)自己的需要提出各種感興趣的問(wèn)題。

當(dāng)然，你也可以上傳自己的 PDF 或者提供 PDF 鏈接上傳到知識(shí)庫(kù)進(jìn)行對(duì)話。

雖然類似的平臺(tái)提供了一定的資料共享和自定義資料庫(kù)的功能，但和“和文檔對(duì)話”方式類似對(duì)文檔的管理比較粗放，如支持的資料類型有限，缺乏對(duì)資料的歸類整理等。

4.5 個(gè)人團(tuán)隊(duì)智能圖書(shū)館和知識(shí)助手

以前經(jīng)常會(huì)看到很多精品的 PPT 、有深度的文章、非常有質(zhì)量的 PDF 電子書(shū)等，總是收藏之后就沒(méi)然后了。
我們要么時(shí)太忙沒(méi)時(shí)間看，要么就是需要的時(shí)候已經(jīng)記不起資料在哪里。

想看但是英語(yǔ)或者語(yǔ)言有點(diǎn)深?yuàn)W而讀不下去的論文，都可以扔到知識(shí)庫(kù)里，直接提問(wèn)來(lái)學(xué)習(xí)。
學(xué)習(xí)某個(gè)技術(shù)文檔太多，解決某個(gè)問(wèn)題時(shí)找到對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)非常費(fèi)勁，可以直接將文檔扔進(jìn)去，相關(guān)問(wèn)題直接提問(wèn)即可。

注意：禁止將公司內(nèi)部的文檔傳到外網(wǎng)，可以嘗試將一些公開(kāi)的外部的技術(shù)文檔放進(jìn)去。

AI 時(shí)代，類似 iki.ai 這樣的智能的個(gè)人和團(tuán)隊(duì)知識(shí)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生。

該類知識(shí)庫(kù)的特色：

• 可搜索性： 所有知識(shí)通過(guò)自然語(yǔ)言查詢可搜索。
• 共駕模式（Co-pilot）： 主動(dòng)助手幫助研究、推理和創(chuàng)意。
• 自我組織： 個(gè)人維基，自動(dòng)生成知識(shí)線索和自動(dòng)標(biāo)簽。
• 協(xié)作： 為團(tuán)隊(duì)和同伴創(chuàng)建私有空間。
• 可信賴： 被來(lái)自不同領(lǐng)域的人員和團(tuán)隊(duì)所信賴。

支持更多格式：

支持對(duì)網(wǎng)絡(luò)上的資料，支持對(duì)自己的整個(gè)知識(shí)庫(kù)或者某個(gè)文檔提問(wèn)：

你可以創(chuàng)建多個(gè)知識(shí)集合，將自己珍藏多年的 PDF 、文章鏈接等傳到知識(shí)庫(kù)中：
提問(wèn)時(shí)，可以選擇從網(wǎng)絡(luò)上獲取資料還是從知識(shí)庫(kù)獲取資料。

當(dāng)你選擇對(duì)知識(shí)庫(kù)提問(wèn)時(shí)，它會(huì)先檢索你知識(shí)庫(kù)中的先關(guān)資料，然后再進(jìn)行整理回答。

支持知識(shí)庫(kù)的共享，可以訂閱別人，可以安裝瀏覽器插件快速將網(wǎng)頁(yè)上看到的內(nèi)容剪藏到知識(shí)庫(kù)中。

相信未來(lái)類似的 AI 知識(shí)庫(kù)產(chǎn)品會(huì)越來(lái)越多，如果傳統(tǒng)的筆記軟件不能很好地重構(gòu)，傳統(tǒng)的筆記軟件很可能掉隊(duì)淘汰。

當(dāng)然，iki 也有一些缺點(diǎn)，上傳資料有時(shí)候很快有時(shí)候會(huì)卡住上；傳到某個(gè)知識(shí)庫(kù)合集結(jié)果沒(méi)有歸類需要重新添加到該合集；中間部分可以打開(kāi)對(duì)應(yīng)的文檔，邊看文檔邊提問(wèn)，但如果是網(wǎng)頁(yè)或者文字版 PDF 還好，如果是 PPT 字太小影響閱讀；AI 的回答主要以文字形式，無(wú)法做到圖文并茂，甚至可以通過(guò)動(dòng)畫(huà)視頻等更好。

五、一些看法

5.1 AI 回復(fù)的形式不夠豐富

現(xiàn)在雖然很多大模型公司都在宣傳“多模態(tài)”，但是目前的多模態(tài)通常并不是“同一個(gè)大腦”。大模型還是通過(guò)將圖片轉(zhuǎn)為文字，然后再將文字轉(zhuǎn)為圖片和視頻。轉(zhuǎn)換過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)很多偏差，丟失“精度”。

目前的使用 AI 進(jìn)行問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式學(xué)習(xí)， AI 給出的回答基本都是文本形式，無(wú)法實(shí)現(xiàn)圖文并茂，甚至可以配上非常貼切的視頻。

圖片模型似乎更擅長(zhǎng)繪制人物、風(fēng)景、建筑等，并不擅長(zhǎng)繪制圖片版本的流程圖、非常專業(yè)的 PPT 等。

相信，隨著 AI 的不斷發(fā)展，未來(lái)用戶提問(wèn)以后， AI 可以用通俗易懂、圖文并茂，甚至配套視頻。甚至未來(lái)人們可以類似《創(chuàng)：戰(zhàn)機(jī)》、《黑客帝國(guó)》那種進(jìn)入到虛擬空間進(jìn)行學(xué)習(xí)。

5.2 學(xué)會(huì)辨識(shí) AI 提供信息的準(zhǔn)確性

雖然 AI 時(shí)代用戶可以通過(guò)提問(wèn)快速得到想要的答案，但也面臨一些挑戰(zhàn)，如確保 AI 提供的信息準(zhǔn)確無(wú)誤、維護(hù)學(xué)習(xí)者的隱私安全、以及防止過(guò)度依賴 AI 而忽視基礎(chǔ)學(xué)科學(xué)習(xí)和人際互動(dòng)的重要性。

我們?cè)谑褂?AI 時(shí)，尤其是重要信息，需要通過(guò)多方核對(duì)，避免因?yàn)?AI 誤導(dǎo)給自己的決策和工作帶來(lái)負(fù)面影響。
比如有些同學(xué)使用 AI 優(yōu)化代碼，優(yōu)化出 BUG ；比如有些同學(xué)相信 AI 給的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)是錯(cuò)誤的。

5.3 AI 時(shí)代提問(wèn)能力越發(fā)重要

（1）提問(wèn)時(shí)警惕先入為主

就像有些記者，通過(guò)預(yù)設(shè)前提先入為主的方式誘導(dǎo)性提問(wèn)讓被采訪者掉入語(yǔ)言陷阱里，沿著錯(cuò)誤的角度進(jìn)行回答一樣。

我們的提問(wèn)有時(shí)候也會(huì)帶有偏見(jiàn)。比如有人發(fā)文說(shuō) “大語(yǔ)言模型幻覺(jué)也是無(wú)意識(shí)的，就像兒童說(shuō)謊都是無(wú)意識(shí)的”，就嘗試去讓大模型提供“支撐兒童說(shuō)謊都是無(wú)意識(shí)”觀點(diǎn)的論文，找到了一些論文就堅(jiān)信：“兒童說(shuō)話都是無(wú)意識(shí)的”。其實(shí)你去搜 “支撐兒童說(shuō)謊都是有意識(shí)” 的也可以搜到很多論文，說(shuō)兒童可能會(huì)為了尋求獎(jiǎng)勵(lì)或者害怕懲罰而說(shuō)謊。

（3）提問(wèn)能力很重要

有些人提出的問(wèn)題和實(shí)際的問(wèn)題不符，提出的問(wèn)題片不能觸及本質(zhì)，AI 給出的答案再全面也無(wú)法幫助你很好地解決問(wèn)題。

AI 讓我們找答案變得更容易，AI 讓每個(gè)人解決問(wèn)題的能力趨于接近。但，如何發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，提出有關(guān)鍵的有價(jià)值的問(wèn)題更加重要。AI 最先代替的是每個(gè)行業(yè)只會(huì)做事而缺乏思考、創(chuàng)意的的“低端”從業(yè)者。當(dāng)使用 AI 的成本比

5.4 期待 AI 自我提問(wèn)的能力的大爆發(fā)

現(xiàn)在的 AI 非常依賴人類提出的問(wèn)題，如果人類提出的問(wèn)題存在錯(cuò)誤或者偏差，就很難得到讓人滿意的效果。

如果 AI 能夠充分了解我們的問(wèn)題，自己能夠提出非常有價(jià)值的問(wèn)題，并且借助強(qiáng)大的知識(shí)儲(chǔ)備，就可以幫助我們解決更多難題，發(fā)揮出更大價(jià)值。

5.5 用進(jìn)廢退：遇事請(qǐng)先思考

大家需要特別警惕：用進(jìn)廢退。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代大多數(shù)人都會(huì)因?yàn)殚L(zhǎng)時(shí)間打鍵盤(pán)不寫(xiě)字而“提筆忘字”。

在 AI 時(shí)代，如果我們凡事都先問(wèn) AI ，我們的思考能力將會(huì)下降，我們可替代性將會(huì)降低，被 AI 誤導(dǎo)的概率將會(huì)變大。

一些非常簡(jiǎn)單的枯燥的任務(wù)我們可以直接讓 AI來(lái)做；但有些需要思考的任務(wù)，我們應(yīng)該首先自己思考，當(dāng)我們智力極限仍然不能很好和很高效地解決問(wèn)題時(shí)，我們應(yīng)該盡快尋求 AI 的幫助。

六、總結(jié)

AI 時(shí)代，傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方式必將被淘汰?！拔磥?lái)人手一個(gè) AI 助手”的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)并且正在快速發(fā)展，我們需要快速適應(yīng)這個(gè)過(guò)程。

AI 很好地彌補(bǔ)了不同人之間的智力差距，在 AI 時(shí)代能夠提出有價(jià)值的問(wèn)題的能力將更加重要。

希望本文介紹的這些工具和方法能夠幫助你更快速和全面深入地學(xué)習(xí)和應(yīng)用知識(shí)，讓 AI 真正融入我們的學(xué)習(xí)、工作中，真正享受 AI 時(shí)代帶給我們的紅利。

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