学习不难，用好这12个提示词就行｜来自于国外一个大牛的帖子

如何利用AI进行学习和研究问题，有这12个提示词就行，

这是12个核心技巧，来自于国外一个大牛，这个帖子有15万阅读和600+赞：

以下是图片中的内容翻译整理成中文：

1.基础分析

• “将[概念]分解为其基本组成部分。对每个元素进行全面解释，适当使用类比来说明复杂概念。”

2.历史演变

• “追踪[主题]的历史发展，强调关键的突破和范式转变。包括关键事件的时间线、有影响力的人物，以及它们如何塑造了当代理解。”

3.实践应用

• “详细说明[概念]在专业或工业环境中的5个具体、现实世界的应用。详细阐述每个例子，讨论其影响和潜在的未来发展方向。”

4.比较框架

• “对[概念A]和[概念B]进行彻底的比较分析。阐明它们在理论基础、实践应用以及趋同或分歧领域的不同。”

5.概念可视化

• “设计一个全面的视觉表现（例如，图表、流程图或信息图表），概括[主题]的核心原则。提供每个组成部分及其相互关系的详细解释。”

6.批判性探究框架

• “制定10个高级别的分析性问题，涉及[主题]，以促进深入的概念理解并激发进一步的研究。”

7.跨学科整合

• “分析[主题]与相关学科（如领域1、领域2和领域3）之间的相互作用。讨论潜在的协同效应和跨学科应用。”

8.误解分析

• “识别并系统性地反驳关于[主题]的5个普遍误解。提供经验证据或逻辑推理来支持每个观点的正确理解。”

9.前沿视角

• “采用领先研究者的视角，讨论与[主题]相关的最新进展、正在进行的研究和潜在的未来方向。”

10.概念提炼

• “用清晰、易于理解的语言阐述[复杂主题]的本质，避免过度简化。使用相关的隐喻或类比来阐明抽象概念。”

11.方法论框架

• “概述一个全面的、逐步的问题解决方法，用于解决与[主题]相关的[领域]中的复杂问题。用一个具有挑战性的示例问题及其详细解决方案来说明这种方法。”

12.掌握进度计划

• “开发一个结构化、基于证据的学习路径，以实现对[主题]的掌握。从新手到专家级别，明确关键里程碑，包括每个进步阶段的基本概念、技能和推荐资源。”

我们随便用一个看一看效果

以下是根据这个提示，CHATGPT4O给出的回答：

追踪人工智能（AI）的历史发展，可以帮助我们理解它是如何从早期的幻想和理论，演变成现代社会中不可或缺的技术力量。以下是AI历史的关键突破、范式转变、影响力人物和事件的时间线：

1. 早期思想与基础（1940s-1950s）

•关键人物：

•艾伦·图灵（Alan Turing）：图灵被誉为现代计算机科学和人工智能的奠基人。他提出了著名的图灵测试（Turing Test），用来衡量机器是否能表现出与人类一样的智能。

•约翰·冯·诺依曼（John von Neumann）：提出了计算机的“存储程序”架构，为后来的计算机硬件和软件的分离奠定了基础。

•关键事件：

• 1950年，图灵发表论文《计算机和智能》，提出图灵测试，讨论机器是否能思考。

• 1956年，达特茅斯会议（Dartmouth Conference）：这次会议标志着“人工智能”作为学科正式诞生。会议上，约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·明斯基（Marvin Minsky）、艾伦·纽厄尔（Allen Newell）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon）等人提出了AI的研究方向。

2. 人工智能的初步探索与寒冬（1960s-1970s）

•关键人物：

•约翰·麦卡锡（John McCarthy）：他提出了“人工智能”这一术语，并为LISP编程语言的发明者，对AI早期发展起到了核心作用。

•马文·明斯基：明斯基是人工智能领域的重要奠基人之一，他提出了“框架理论”，为AI的认知模型提供了新的思路。

•关键事件：

• 1966年，ELIZA程序：由约瑟夫·维森鲍姆（Joseph Weizenbaum）开发的ELIZA是早期的自然语言处理程序，模拟了一位心理医生的对话。

• 1970年代的AI寒冬：由于当时计算能力的限制和过高的期望，AI的研究资金和关注度出现了下降。特别是在专家系统未能解决实际问题时，AI的投资和研究进入低潮。

3. 专家系统与商业应用的兴起（1980s）

•关键人物：

•约瑟夫·韦泽曼（Joseph Weizenbaum）：ELIZA的创造者，他是自然语言处理和人机交互的先驱。

•杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）：尽管他在80年代更多是与神经网络的复兴相关联，但他的研究为后来的深度学习打下了基础。

•关键事件：

• 1980年代，专家系统的兴起：专家系统被设计为模仿专家的决策过程，应用于医学、金融等领域。这些系统成为AI技术在商业中的早期应用。

• 1986年，反向传播算法（Backpropagation）：杰弗里·辛顿等人重新提出并改进了反向传播算法，使得神经网络能有效地进行训练，为后来的深度学习奠定了基础。

4. 神经网络的复兴与机器学习（1990s-2000s）

•关键人物：

•杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）：被称为“深度学习的父亲”，辛顿的研究推动了神经网络的复兴。

•杨立昆（Yann LeCun）：他的卷积神经网络（CNN）为计算机视觉的发展做出了巨大的贡献。

•约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）：与辛顿、LeCun一同推动了深度学习的研究。

•关键事件：

• 1997年，IBM的深蓝（Deep Blue）战胜世界象棋冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），标志着AI在策略游戏中的突破。

• 2006年，深度学习的复兴：杰弗里·辛顿提出了深度信念网络（Deep Belief Networks）并取得了成功，标志着深度学习的复兴。

5. 深度学习与大数据时代（2010s-最近）

•关键人物：

•杰弗里·辛顿、杨立昆、约书亚·本吉奥：他们三人被称为“深度学习的三巨头”，其研究成果直接推动了现代AI的发展。

•伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）：他提出了生成对抗网络（GANs），开启了AI在图像生成方面的新篇章。

•关键事件：

• 2012年，深度卷积神经网络（AlexNet）：由Alex Krizhevsky和Geoffrey Hinton合作，AlexNet赢得了ImageNet比赛，并大幅提高了计算机视觉领域的准确率，标志着深度学习在图像处理中的成功。

• 2014年，生成对抗网络（GANs）发布：伊恩·古德费洛提出了GANs，这种方法利用对抗性训练生成高质量的图像、视频和音频，推动了生成式AI的发展。

• 2016年，AlphaGo击败围棋世界冠军李世石：Google DeepMind的AlphaGo使用深度学习和强化学习，击败了人类围棋世界冠军，标志着AI在复杂决策领域的巨大突破。

• 2020年，GPT-3的发布：OpenAI发布了GPT-3，这一超大规模的自然语言处理模型引发了全球对生成式AI潜力的广泛关注。

6. 当前的AI发展（2020s-未来）

•关键事件：

• 2021年，AI在医疗、自动驾驶、金融等领域的应用迅速扩展。AI不仅在数据分析、图像处理等方面取得了突破，还开始在智能代理、机器人等领域展现出越来越强的自主能力。

•未来趋势：AI领域正朝着更高的自主性、更复杂的多模态理解（文本、图像、音频的融合）、以及更强的伦理和社会适应性方向发展。深度学习、强化学习和生成对抗网络（GANs）等技术将继续推动AI的进步。

总结

•早期发展：AI最初由图灵等人提出，经过几十年的探索，AI的定义逐渐清晰，经历了多次技术高潮与低谷。

•突破与转变：从专家系统到神经网络的复兴，再到深度学习和生成对抗网络，AI经历了几次范式转变，每一次都伴随着技术和应用的飞跃。

•现代与未来：AI已经进入到深度学习、大数据与强化学习的时代，正在深刻改变医疗、金融、教育、娱乐等多个行业，未来的AI将更加智能和自主。

为了更好地理解这些提示词，下面是加入了我的理解，重新对上面的提示进行了解释：

基础分析（Foundational Analysis）

提示：将一个概念分解成基础部分。对每个部分进行详细解释，使用类比来帮助理解复杂的内容。

解读：想象你在拼积木，把一个复杂的想法拆解成小块，再一一解释，就像把一道大数学题分步讲解。

历史演变（Historical Evolution）

提示：梳理某个主题的历史发展，包括重要的事件、突破和影响深远的人物，说明这些对现代理解的作用。

解读：像历史课一样，从过去到现在，列出大事件，并说明它们如何影响我们今天的生活。

实际应用（Practical Implementation）

提示：列举5个与概念相关的实际应用，说明其影响和未来可能的发展。

解读：想一想这个知识怎么用在生活或工作中，比如科学发明怎么改变我们的生活。

对比框架（Comparative Framework）

提示：深入对比两个概念，解释它们的理论基础、应用方式和相似或不同的地方。

解读：就像比较两种手机，分析它们的优缺点和相似点。

概念可视化（Conceptual Visualization）

提示：设计一个图表或图解，用来总结某个主题的核心内容并详细说明。

解读：用画图的方法，把一个复杂的概念讲清楚，比如画一张流程图来说明食物链。

批判性问题框架（Critical Inquiry Framework）

提示：提出10个有深度的问题，以帮助更好地理解主题并促进进一步研究。

解读：像侦探一样，设计一些“为什么”“如果”这样的问题，让别人更深入地思考。

跨学科整合（Interdisciplinary Integration）

提示：分析主题与其他领域的交叉点，讨论它们的联系和应用。

解读：像生物和化学的结合，比如用化学知识解释生物反应。

误解分析（Misconception Analysis）

提示：找出5个关于主题的常见误解，用事实和逻辑来纠正它们。

解读：比如很多人以为闪电总打在树上，但其实不是，告诉大家真实情况。

前沿观点（Cutting-Edge Perspectives）

提示：以研究者的角度讨论领域的最新发展、研究方向和未来趋势。

解读：像科幻电影，告诉大家这个领域未来会怎样，比如AI会不会更聪明。

概念提炼（Conceptual Distillation）

提示：用简单明了的语言解释复杂的主题，不失其深度。

解读：用一个故事或比喻，把复杂知识讲得简单易懂，比如用杯子比喻黑洞。

方法框架（Methodological Framework）

提示：列出解决某领域问题的详细步骤，并用一个难题举例说明。

解读：像教别人做一道数学题，讲清楚步骤并提供一个难题的解答。

掌握计划（Mastery Progression Plan）

提示：制定学习路径，包括关键概念、技能和资源，从入门到精通。

解读：就像健身计划，告诉你从初学者到专家需要做什么，学什么。

因为公众号推送机制变化，点赞+收藏，下次才能看到最新的文章。