最重要的内容放在最醒目的位置。

我是怎么高效使用ChatGPT的？

１、不要使用平替。

多年前我们在搜索领域已经栽过跟头，有过惨痛教训了。百度和ｇｏｏｇｌｅ呈现出来的质量，你懂的。所以别在同一个地方跌倒两次。

你这么聪明，稍微研究一下，就能解决网络问题。别让第一关卡住你。

２、用最贵的模型。

能用付费版本就一定要用付费版本，更贵的模型，一定是更好的模型。现在的GPT４ｏ模型一定比GPT３.５好用，每个人２０刀，就可以获得一个２４小时的助理，建筑不要太划算。现在的ｐｒｏ版本，每个月２００美元，讲真，我好眼馋。

３、递归地使用。

什么是递归，有人曾经开过一个这样的玩笑。说呀，理解递归的前提是理解递归。你就知道了，递归理解起来没有那么容易。

递归就是：可以把上一次自己执行的输出结果，当做下一次自己执行的输入。自己调用自己，这样的方法呢，就叫递归方法。

比如你想用好ＣｈａｔＧＰＴ，你就可以问ＣｈａｔＧＰＴ，如何像专家一样使用你。它告诉你要正确地提问，写好提示词。你想问的任何问题，你都可以扔给它，说请你帮我写出一个最佳提示词。它瞬间返回给你一个最佳提示词。然后你把它给你的这个最佳提示词，扔给它，它就可以给你一个不错的答案。如果你不满意，重复上面的过程几次即可。

而你需要的做的实在是太简单了，告诉它帮你改成最佳提示词，然后用最佳提示词提问即可。

今年年初，我密集地写了一系列文章，来分享自己在使用，目前体感最好的大语言模型——ChatGPT方面的心得。写出来的内容，更像是我的学习笔记，把自己在使用人工智能方面的探索和思考，整理出来，帮助当下的自己学得更系统，供未来的自己随时翻阅查找。也公开分享给同样在探索AI使用的同行者，还能听到他们的反馈和建议，提供给我更多的思考角度。真是一举多得，幸甚快哉。

在自学和研究的过程中，除了大量的学，持续地练，当然还需要不断地归纳和总结，来让自己的思考更加全面和深入。而写作，对于归纳和总结来说，的确是一个十分好用的工具，既方便，又有用。边想边写，边写边想，写到一半，卡住了，要继续想，想不明白就写不下去，暂时没想清楚也没关系，有时候写着写着就想得更清楚了。

写完了肯定比写之前想得更明白了，写完了再回过来看几遍，发现还有遗漏的、还有讲得不清楚的地方，换个说法可能更好，这个地方又有了新的想法，恨不得赶紧再写一篇文章来补充说明下。

如此循环往复，你的总结自然会更全面，更深刻。你对问题的认识自然要更深入，更完整。写作又何尝不是一种递归的方法呢？

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

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✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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