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在AI浪潮中，如何成为信息的猎人而非猎物？本文揭示了精通AI使用的三个关键特质。
核心内容：
1. 信息收集与知识整合能力的重要性
2. 构建丰富的思维模型弹药库
3. 提问技巧与持续学习的重要性
杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
但大家的关注点开始从春节时期的科普向（科普Deepseek是什么，以及为什么这么牛），开始逐步转向了如何用好它。最近刷到的文章，都是关于诸如“ Deepseek 的n个神级指令”，“Deepseek 本地化部署保姆级教程”之类的文章，各个社群也都在转发各个版本的《Deepseek从入门到精通》的PDF教程文档。而各类如何用好Deepseek的付费课程，从低价的9.9，到小几百的训练营，更是铺天盖地。最近AI圈子里，妥妥的就是一场火热的Deepseek学习狂欢。有一些人抓住了机会赚得盆满钵满，而另一些人却心甘情愿得当着“韭菜”，这其中的差别在哪里？以及为什么有些人就是能把AI用得更好一些，甚至能够形成方法论来教别人使用？都说：未来淘汰大多数人的，不是 AI，而是会用 AI 且会用好AI的人。于是我开始思考，什么样的人，会用AI且能把AI用得更牛逼？我认为，会用AI，且能把AI用好的人，都有这三个特质。那些会用AI，且会用好AI的人，都有很强的信息收集与知识整合能力。但你是否会有疑问，那为什么还有“知识付费”，且越来越多的人开始为“知识”付费呢？实际上，他们不是在给知识付费，而是在给“结构化的知识”付费。互联网发展的这20多年以来，信息与知识的流通越来越便捷，以前只有考进名牌大学才能听到的课程，学到的知识，现在在中国慕课或B站上，普通人都可以学。知识正在变得越来越低门槛。在后互联网及AI时代，当我们被知识淹没的时候，能快速在一堆信息和知识中识别到相关联的部分，并且整合成结构化的知识的能力，就变成了刚需。在自己完成了学习的同时，还整理了一份《Deepseek从入门到进阶指南》的文档，通过这份文档，我在一边学习的同时，还组了一个Deepseek共学群为大家做分享。而这些知识，我都是通过在碎片化时间阅读网上关于Deepseek的文章，以及官网手册后，按自己的理解，由浅入深整理出来的。（我日常收藏的与Deepseek相关的一些教程文章的部分截图）从ChatGPT问世以来，也就两三年时间。除了专门搞AI研究的大神，对于我们这些使用者来说，大家都是在同一条起跑线上的人。因为他们持续关注着AI行业的信息，并且能把有用的信息整合成结构化的知识，再传递给别人。你是不是之前也刷到过类似于“AI时代，不会提问的人正在被淘汰？”这样的文章？又或者是看到过如普通人提问vs高手提问的对比的图？所以为了缩小差距，你去囤结构化提示词，苦学各种AI提问技巧？事实上，AI提问技巧和各类提示词模板的本质目的，都只是为了让自己提出的问题更清晰精准，从而来确保AI能理解并给出高质量的回答。在AI提问方面非常牛的高手，会从思维模型入手去拆解问题、优化问题——它就像一个工具箱里装着的各种工具，如榔头、楔子、钻头……但如果你不知道它们是什么，它们在你眼里就只是一堆沉重的金属。思维模型又像是你和死党之间的一些小默契一样，是我们与AI沟通的黄金钥匙，能够让AI更好理解问题。能用好AI的高手，还有一个核心特质：他们具备极强的鉴别与区分能力。这种能力不仅体现在对AI工具本身的深刻理解上，还体现在对输出结果的精准判断上。在未来，充斥围绕在我们身边的AI工具会越来越多，也会越来越好用。而高手与普通人之间的区别在于，他们能够更清晰地分辨不同AI产品或模型之间的特点和适用场景。例如当下最火的Deepseek，普通人还在囤“n种神级指令”，真正会用AI且用好AI的人，却关注和区分到了Deepseek不同模型之间的差异性。以DeepSeek的V3模型和R1模型为例，R1模型作为推理模型，在处理复杂逻辑推理任务时表现更优，而V3模型则可能在生成创意内容时更具优势。他们会根据具体的任务需求，选择最合适的模型。这种鉴别能力不仅限于模型选择，还体现在对AI输出结果的判断上。高手能够快速识别AI生成内容中的亮点与不足，并根据需要进行调整。比如，当AI生成一段文案时，他们能够分辨出哪些部分是真正有价值的，哪些部分需要进一步优化。这种能力让他们能够最大化AI的价值，而不是盲目接受AI的输出。
古人说“厚德载物”指的意思，就是只有本身就已经有足够的福德和积累，才能承接得住上天降临的幸运。
我认为，目前AI于我们而言，是一个非常强大的工具。然而，强大的工具同样需要拥有足够的力量才能发挥出它最大的作用。
未来能用AI且能用好AI的人，一定也是离开了AI，本身也能成事的人。
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