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大模型时代的学习，可不只是写写 prompt PlayWithAI 同学写了一篇笔记，讲大模型时代怎么用 AI 辅助学习研究的，干货太多，于我心有戚戚焉，所以要推荐一下。很多人使用 AI 工具会强调自然语言和写 prompt，其实那种是最简单最直接的用法，除此之外还有么？作者 PlayWithA 直接给了三个能上手的办法，如果你也在用 AI 工具和大模型，看完之后一定会有启发。死磕文档不如找对路子，这篇算是指了条明路。 大模型时代，你需要了解的 AI 辅助学习研究方法 我简单给大家介绍下，核心思路其实就是：AI 轻实践。不是推荐大家啃大部头或者死磕源代码，看论文，而是用 AI 当拐棍，在动手的过程能力学东西。第一个方法叫“极简复刻”。遇到复杂的开源项目或论文，不用死磕细节，直接扔给 AI 编程工具，让它用你熟悉的语言做一个极简版 Demo。比如原项目是 .NET 写的，你用 Python 复刻个简化版，跑起来看看核心逻辑；论文里的算法流程，也能让 AI 生成个演示 demo。好处是能快速在自己的环境里跑通，从宏观到细节一层层挖，比对着文档空想实在多了。当然了，这种得有点编程的底子。第二个方法藏在微信里——用“元宝” AI 助理练习批判性思维。看到公众号文章、群聊观点，直接转给它，多问几句“这结论有啥局限”，或者“和另一个观点冲突在哪”，等等。关键是别当伸手党，带着质疑去聊，得到的答案还能存成知识库。微信本来就是高频工具，顺手就能搞搞深度学习，比刷信息流强太多了。第三个方法叫“万物皆可 Vibe Coding”。有个想法就赶紧让 AI 帮你弄成原型，比如给娃做个有声绘本网站，或者复刻某个低配版的产品。不用追求完美，搞个“用完即弃”的简易版就行。从消费者变成创造者，对技术和产品的理解立马不一样，保持好奇心，永远不老。这三个方法，作者给出了实操指南，大家可以去墨问里学习，其实就是“用 AI 降低实践门槛，在动手里找体感”。不用等学透了才开始，边做边迭代，反而学得更扎实。工具倒是其次，关键是要“先搞起来再说”——毕竟在这个 AI 时代，快速试错比完美更有用。