这是这是我伴学笔记创作活动的第三篇笔记，在刷题思考篇的上篇我主要阐述了传统的代码学习需要我们做些什么，这篇我将来分享如何更好地使用AI来进行代码学习。
一、AI能做些什么
首先，大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它利用神经网络对大量文本数据进行训练，从而实现对自然语言的理解和生成。是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它利用神经网络对大量文本数据进行训练，从而实现对自然语言的理解和生成。
大语言模型在自然语言处理领域有着广泛的应用前景，对于我们现在能接触到的大语言模型，我们可以把它当作一个学习了众多知识，并且可以根据它们自然生成答案的搜索引擎，或者人性化一点的说，把它当作一个学识渊博的教授，像人一样地问它问题，然后它就会给你详细的回答，你可以参考它以获得更高的效率： 我们要如何很好地使用大语言模型呢？
- 大语言模型是根据你所问的问题来生成回答的，一个好的问题是生成想要回答的关键，所以作为开始的第一步，必须要学会如何问问题。现在假设我是一个对编程语言一无所知的人，我想要通过ai来了解编程，你可以试着问：
- 能告诉我什么是编程吗？
- 让我们改变一下设问的方式，加入一个设问的角色：我是一个编程初学者，能告诉我什么是编程吗？
可以很明显地看到，我们获得了一个更加简洁的，但是内容更加准确的回答
- 如果我想要限定语言，并且获得更多代码示例，我可以接着问：
这里我只截取了生成的一小部分内容，我们发现它将python中主要的数据类型，代码的编写方法都告诉你了，并且用了详细的代码示例。
- 能告诉我什么是编程吗？
- 可以看出，大语言模型已经有了可以生成代码的能力：
- 如果我们对某段代码并不了解，我们可以直接丢给他，它会返回每行的解释。
- 同样，我们如果想不到某程序要怎么写，一样可以抛一个问题给它，它会返回完整的可运行的代码。
- 并且，它会笼统解释每一步都做了些什么，我们就能获得构建这段代码的思路
- 如果我们对某段代码并不了解，我们可以直接丢给他，它会返回每行的解释。
与传统的代码学习相比，我们似乎一下就跳到了第三甚至是第四步，我们能更加清晰地了解到程序的编写方法与构建方式，效率可以说是直线上升。
