2022年11月，一款AI首次推出，迅速引起广泛的关注，大家欣喜于他的对话能力，仿佛窗口另一端是一个真正的人类再和你沟通交流。但是当时的大模型略显稚嫩，会犯一些低级的，显而易见但是大模型却不自知的错误，大家当时对他的评价是——一个更高级的搜索引擎。但今天 AI 能够轻松的在算法比赛中解决问题，这个过程竟然只用了2年。我们不禁想象，两年之后，它能做到什么样。但是更现实一点的问题是，如果大模型自我提升这么快，我们是不是可以借助他来帮助我们自我提升，自我学习。
学习前的准备
从学校中出来的我们似乎从来都缺少一个环节，如果我要学习一个东西，我应该怎么学习他？在学校，有老师教研备课，通过合理的课程安排，来逐步深入对各个知识点的了解， 但是离开学校后，如果需要学习某一方面的知识时，我们如何入手呢？
大模型具有相当大的知识储备，所以能够很好的判断，学习这个知识所需要的前置知识。就像是大学课程中需要先对线性代数有一定了解，才能够更加轻松地学习现代控制理论相关的内容，我们可以借助大模型帮助我们列出所学知识的前置知识，给出建议的资料和书籍，以便我们更加容易入手。
同时我们也可以借助大模型的帮助来确定自己的学习目标，什么样的效果证明是掌握了微积分？通过合适的交流沟通，确定学习的深度，我是需要利用微积分背后的数学思想去解决后续其他课程中遇到的难题，还是只是需要知道如何求解微分方程，来计算相应的方程。
我们也可以利用大模型来帮助我们分配学习时间，制定一个简单的学习计划
学习中的帮助
学习的过程是消除模糊的过程，学习中对于某个知识点无法理解时，问问题可以帮助我们清晰头脑，以往的教学方式要向老师提问，但是老师意味着权威，或者对于内向一些的学生来说，向老师提问是一个很大的困难和挑战，而利用大模型的对话功能，我们可以提出任何我们感到疑惑的问题，让AI帮助解答
教学也是判断是否掌握某个知识点的方式，你可以把自己学到的知识通过讲述的方式“教给”AI，这样来判断自己是否是真的掌握了，同时AI自身所具有的知识，也会在这个过程中，规范你的表述，清晰你模糊，错误的地方
学习后的练习
实践是检验是否真正掌握某一技能的最快方式，在学习完某一设计模式，可以让AI帮你创建一个需求Demo，用学到的知识完成，把答案在反馈给AI，这样能够很高效的实现快速练习并且能够及时的获得反馈，这种正反馈的学习机制，不再像是传统的学习模式，而像是游戏模式，学习，应用，得到正反馈
AI 的发展如此之快，在未来我们的生活也离不开AI，作为一种新的工具，如何高效使用，让他提升我们现在的工作效率仍然需要我们的不断探索，我相信在这个需要终身学习的时代，无论是为了广度的学习，还是为了深度的学习，AI 的帮助一定会让这个过程事半功倍，未来，AI 将成为每个学习者不可或缺的伙伴，助力他们迈向知识的更高境界。
