主讲人：当然是我自己啦
下面是正文
大纲
认知
技术
工具推荐
氛围演讲
觉得讲得好的部分，可以拍桌子（参考台球）
有疑问的部分，可以直接打断我询问
市面上大多AI讲座/课程
第一个老哥搞图形学出身的，从三大主义讲到transformer，从监督学习讲到注意力再到one-shot，zero-shot，当然我知道讲的没毛病也很专业，可台下的领导平均年龄都四五十了，几乎全搞行政管理的，你和他们讲什么梯度下降，反向传播能不昏昏欲睡么，最后几分钟老哥推荐起他们公司的云平台，一领导很愤怒，说听了三小时培训会，真正能听懂的就是会末卖货的。
第二个大姐是某名头很响的做公共管理研究的专家，从头到尾在讲ai发展的那么快，我们要如何适应潮流发展，未来什么什么职业很可能要被替代，我们应该用ai赋能什么什么产业，我们要怎么学习怎么提高自己竞争力，才能在ai时代不被淘汰之类的云云，这些观点在几十年前的科幻小说里就看过，不过我看大姐的PPT做的不咋地，显然还没用上ai的一键PPT生成，不然布局排版什么的肯定不会做成这样。
第三个是某ai项目推进会，基本按领导意思要做本地大模型，赋能xxxxx，助力xxxxxx，打造xxxxxx，形成具有本地创新特色的xxxxxx
你说有用吧其实也就这样，你说没用吧其实也能这样。
所以说，我这场讲座，尽量避开上面三个坑，讲点能切实用到实处的东西
如果结束后能感觉特别有用，那我希望可以多拍点桌子
AI时代下有3种人
与我无关派
“噢，无非就是有些AI工具可以说说话，像百度一样问点问题嘛。” AI跟我有什么关系？对我有什么影响？作为大多数的普通人，AI跟自己有什么关系？
AI是先进的生产工具，就和2010年代的电脑一样，越早掌握先进工具的人，越具有竞争优势，会用AI是你的核心竞争力。你想想看，哪个公司，现在会招一个不会用电脑的人呢？
人们居然对一种可以替代掉自己的东西持如此的态度，那当未来真的到来的时候凭什么你不是被替代的那个呢？这并不是危言耸听。那么，从2022年GPT3.5问世，到现在为止，用AI和没用AI的人，差距能有多大呢？
- 就拿我自己距离。我是我们班长，班级事务上大部分已经全部程序化，自动化。
把效率提升100%，比提升20%要来的容易的多。革命性的颠覆永远比在原本基础上的优化要来的大。（举一下马斯克的例子）
盲目跟风派
就拿Deepseek说。（企业层面）
（个人层面）AI圈每天都要颠覆一次
世界没有那么容易颠覆
信息差没有那么重要。比别人提早两天知道AI、用上AI，算不了什么。知道并不等于做到
反过来想，我们从现在起再去了解AI还来得及吗？来得及的。
浅尝辄止派
你们平日里的主力AI是什么呢？你们对于一项工作，是否有特定的工作流，以及是否明确在这个流程中哪一部分可以被程序自动化、哪一部分又可以用AI智能化？
其实大部分人没有考虑过这个问题。就拿Deepseek说，你们想想身边的人，是不是deepseek刚出来的可能会疯狂的和Deepseek聊天，然后现在的作用也仅仅只是，写个团会报告，写个英语作业之类的
AI就是个Ask me Anything机器人
要用好AI首先就得对AI有一个明确且清晰的认知
最早的AMA机器人其实是GooGle搜索。能全天候回答用户提出的任何问题，展现出比名人更广泛的知识领域和持续学习的能力。AI强就强在能总结信息、直接提供问题的答案，去掉了人为检索的一步。能直接提供答案，而非仅列出相关链接，这标志着其在信息处理和交互方式上的进步。
那有人就要问了，你这不是废话吗？我也知道AI是AMA机器人啊，我也知道我啥能问啊，你这不是讲废话吗。
我反问：你真的会提问吗？（PS：这里不是要开始讲提示词了）
我们先抛开AI不谈。假设你现在遇到了一个问题，你个困难，你能用中文清晰的把这个问题描述出来吗？所以说，问题并不是我们使用AI的技术不够，而是很多人他们根本就不会提问啊！就连提问要包含的，最基本的你遇到了什么情况，需要达成什么目的，这个也是最基本的要包含的吧。
那问题来了。我们到底要怎么向AI提问呢？注意，刚刚说的Ask me anything，里面的精髓就是在于这个“Anything”。Anything，任何问题！刚刚就提到了那个问题：“我们到底要怎么向AI提问呢？”这是不是一个问题？那我们是不是就能向AI提问了？你们问过AI这个问题吗？就问他，我要怎么想你提问。反正我问过
我们现在最主要的问题，不在于对AI技术的了解不够。AI本身对于我们来说，我们并不需要多高级的技术。它最核心的功能，其实就是，我问你答。但是重点就在于这个“问”。很多人其实是根本不会提问的。这部分人，他们不管是跟AI，还是跟大佬专家提问，都是无法得到有效答案的。
关键在于“提问”！
先抛开。我先问你，你要怎么样把你现在想要完成的任务，转换成一个清晰、明确、可回答、可解决的问题？这个问题怎么描述？
一门学科：提示词工程（Prompt Engineering）
如果要彻底学会提问，我们需要学会以下知识：
《吴恩达讲Prompt课程》这个课程讲的非常详细，对于要专业学习使用人工智能的同学很有用。但是，对于我们普通大学生来说性价比略低。
有了刚刚说的，AI是个AMA机器人，其实我们直接问AI：“我要如何像一个专家使用你”就行了。
如何用人工智能来递归（迭代）
什么是递归：f(x) = g(f(x-1))
最终值和什么有关：初始值X0 ， 函数g ，迭代次数n
分别对应什么：我们的初始提问，我们的优化过程，我们的优化次数
拿我打挑战杯的例子来说。当时很急着要我们给产品，DDL3天。如果我上去直接问“怎样实现AI预测电解液电离能”，那他肯定做不出任何东西。所以我的初始输出设计为：”请帮我把这个任务拆解成几个具体的小问题。但我的需求可能不太明确，如果你对我的需求有想询问的地方，那就先别开干，先跟我聊聊“ f(x) = 拆解问题(f(x-1)) 。最后得到碎得不能再碎的问题，再逐个解决即可
当我们把复杂问题拆解成一系列小问题后，就可以逐个利用AI来辅助解决。而在这个过程中，**迭代的关键在于我们与AI之间建立起高效的反馈循环。**以编程为例子。如果AI报错了，我们这个时候就应该直接把报错信息发给AI（这个过程就是我们在反馈给AI） f(x) = 帮我修正带吗(f(x-1)+报错信息) f(x-1) 就是报错代码。最后得到正确代码
同样的，我们想要完成一个任务，比如说我要开发一个网站，我不直接跟AI说，帮我开发一个网站。我跟他说，“我现在要开发这个网站，但我的需求可能不太明确，如果你对我的需求有想询问的地方，那就先别开干，先跟我聊聊”，这样是不是能极大程度的提高AI的能力了？
再比如说，如果我问他，这个题目怎么做，他说了很详细的做法，但是我根本就听不懂，那怎么办？那就直接给他说：”我听不懂，用幼儿园小朋友能听懂的语言给我解释一遍“ f(x) = 请用简单语言重新解释一下（g(x)） 最后得到自己终于能听懂的解释
总结一下
AI到底怎么学：找个事做
找个事情不会做怎么办：用AI教我做
AI教我还是不会怎么办：用AI次次递归，最终解决问题
工具
基本工具：
翻墙：Deepseek上网守则7条不能做
美元支付：yeka.ai
大模型工具：首先自己的选择一定要足够的多。（可以不用，但不能没有）
解决日常问题（写邮件、通知）：GPT-4.1 / Gemini-2.5-flash
解决逻辑性较强的问题：ChatGPT-o4mini / Gemini-2.5-pro
深度思考某个问题：Deepseek-r1
编程/代码：Claude-3.7-sonnet / Gemini-2.5-pro
网络信息查找：Perplexity / 豆包（豆包这方面确实不错，不要鄙视豆包）
很多都要会员。怎么样打包在一起：用CherryStudio（免费）/Chatwise（收费） + OpenRouter ， 通过API调用的方式，同时调用到多种模型。
氛围编程工具
Cursor / Trae
常用工具
音频转文字/会议记录/论文速读 ：通义千问工具箱
AI翻译论文：babel-doc（开源）
AI浏览器翻译插件：沉浸式翻译
图片转文字（OCR）：MinerU
学习/资讯网站
www.bestblogs.dev : 高质量精选文章
https://linux.do/ : 高质量论坛/薅羊毛
https://www.waytoagi.com/zh : 全国最大开源知识库（以后不用买课了）
https://github.com/datawhalechina ： 更加偏向AI专业领域的知识库
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