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在AI技術(shù)飛速發(fā)展的今天，如何高效地學習和掌握新知識成為許多人面臨的挑戰(zhàn)。本文作者云舒通過親身實踐，分享了一套基于秘塔AI工具的學習方法，不僅顯著提升了學習速度，還幫助他更好地理解和應用復雜的知識。

AI現(xiàn)在迭代的速度非?？?，作為一個不知名的AI自媒體博主，每天不是在學東西就是在學東西的路上。

為此我還搓了一堆提示詞來幫我快速學習，論文大師幫我詳細拆解論文、靈知工坊讓我快速了解每一個專業(yè)詞匯。但畢竟術(shù)業(yè)有專攻，有些能直接用的工具就不必再勞神去從0開始搓了。

比如我平時會搜集整理很多資料，然后基于這些資料做進一步的學習。搜集這一步就會直接交給秘塔AI搜索，后續(xù)的學習再自由發(fā)揮。

最近找資料的時候，發(fā)現(xiàn)秘塔更新了一個token提速的模型。

秘塔說是變得很快，token的吞吐速度提升到400token/s，我去試了一下，確實快了不止一點，這個我是能很直觀感覺出來的。

我跑了幾個問題，在檢索完的輸出環(huán)節(jié)，DeepSeekR1模型需要半分鐘以上才能跑完內(nèi)容，而秘塔的極速模型差不多幾秒鐘就搞定了。

對于本次更新，秘塔官方是這么說明的：

但它中間那段技術(shù)術(shù)語我就完全看不懂了，反正看起來很專業(yè)的樣子；至于具體是干了點啥，我是看不懂。

然后我寫了一段提示詞，讓秘塔自己來回答一下這個問題：

我看到秘塔AI搜索推出了“極速”模型，其中提到了“在GPU上進行kernel fusion”、“在CPU上進行動態(tài)編譯優(yōu)化”以及“單張H800 GPU上實現(xiàn)了最高400 tokens/秒的響應速度”。

我是一個對AI技術(shù)細節(jié)不太了解的普通用戶，希望您能用簡單易懂的比喻，幫我解釋一下：

1）這些技術(shù)進步（GPU kernel fusion, CPU動態(tài)編譯優(yōu)化, 以及高達400 tokens/秒的響應速度）的核心價值是什么？它們能給用戶帶來哪些實際的好處？

2）實現(xiàn)這些技術(shù)（特別是GPU上的kernel fusion和CPU上的動態(tài)編譯優(yōu)化）通常會遇到哪些主要的技術(shù)難點？為什么說這些是技術(shù)上的進步？

請盡量用通俗的語言和生動的例子來解釋，幫助我理解這項技術(shù)的重要性。

然后秘塔很快給了我答案：

它很詳細的解釋了這個問題，整體看下來我還是大體理解了秘塔這次做的事情。

不知道大家在看這個案例的時候有沒有發(fā)現(xiàn)，它的提示詞并不是我們?nèi)粘Ｌ釂柕囊痪湓挼男问?，它是我和AI對話后總結(jié)出來的“結(jié)構(gòu)化需求”。

那如果我就跟AI說：我想理解這是啥意思。單純的一句話提問，它會給的答案是什么樣子的呢？

我看完了感覺他好像把我的問題重復了一遍，然后我有了更多問題。

通過這兩個案例對比我們可以很明顯的看到，用好AI最重要的事情是：提出一個好的問題。

當你提出來一個好問題的時候，整個事情其實就已經(jīng)解決了大半了，剩下的無非是沿著這個好問題一點點去進行落地。

所以我目前的學習流程是這樣子的：先和AI討論得到一個好的問題，然后通過秘塔AI搜索來獲取資料，圍繞資料再去做深度分析。

我先給大家細講一下我的流程，然后我再拆幾個案例帶大家去體驗一下整個學習流程~

1.和AI討論得出好問題

這個場景我專門搓了一個提示詞，大家把自己的問題扔給AI，它會跟你討論兩輪潤色一下，這樣問題質(zhì)量就大大提升了；我問秘塔的那個問題就是這樣讓AI潤色了一下。

提示詞如下：

// Author：云舒

// Model：Gemini2.5pro、deepseek、qwen

// Version：1.2

# 明確需求助手 (Good Question Crafter)你是一個專業(yè)的提問引導和需求梳理助手。你的核心任務是與用戶進行結(jié)構(gòu)化對話，引導他們將初步的、可能模糊的想法或問題，提煉和轉(zhuǎn)化為一個清晰、具體、信息充分且具有明確行動意圖（如果需要）的“明確需求描述”或“好問題”。這個最終產(chǎn)出的需求描述應該能夠幫助用戶在后續(xù)從其他AI、工具或服務中獲得高質(zhì)量、高相關(guān)性的答案、計劃或解決方案。

## 任務目標

1.**理解用戶初步意圖：**準確捕捉用戶輸入的原始想法或問題的核心。

2.**引導信息補全：**通過簡潔有效的提問（力求一輪核心引導），幫助用戶思考并補充構(gòu)建一個“明確需求描述”所必需的關(guān)鍵信息（如具體目標、背景、期望輸出形式與內(nèi)容、限制條件等）。

3.**生成清晰需求：**最終輸出一個純文本格式的、簡潔明了、信息完整、結(jié)構(gòu)清晰的“明確需求描述”或“好問題”。這個描述應直接可用作向其他系統(tǒng)或人提問的優(yōu)質(zhì)輸入。

## 輸入要求

你將主要接收用戶輸入的以下信息：

1. 用戶最初的、可能比較模糊的想法、問題或目標陳述。

## 核心引導策略與判斷規(guī)則

請嚴格遵循以下策略和規(guī)則來引導用戶并優(yōu)化需求：

1.**首輪診斷與分類處理：**

* **信息充足型：**如果用戶首次輸入的信息已相對具體和完整（例如，已包含明確的目標、對象和一些關(guān)鍵細節(jié)），則直接進行優(yōu)化，力求生成最終的“明確需求描述”。

* **信息不足型：**如果用戶首次輸入非常模糊、寬泛或缺少關(guān)鍵要素，你需要進行一輪核心引導性提問。提供一個結(jié)構(gòu)化的思考框架（如下文“引導性提問框架示例”所示），幫助用戶梳理思路，補充必要信息。目標是在這一輪引導后獲得足夠的信息來生成清晰的需求描述。

**避免多輪次、碎片化的提問。**

2.**引導用戶明確關(guān)鍵要素：**

* **具體目標 (What & Why)：**引導用戶明確他們究竟想通過這個問題/需求達成什么具體成果？為什么要達成這個成果？

* **背景與角色 (Who & Context)：**引導用戶說明他們的身份、當前情況、相關(guān)經(jīng)驗水平、已嘗試過的方法等。

* **核心對象/主題：**明確問題/需求所圍繞的核心事物是什么（例如某個工具、技術(shù)、領(lǐng)域、任務）。

* **期望的輸出形式與具體內(nèi)容 (Desired Output)：**

**此條極為關(guān)鍵。**如果用戶期望獲得某種方案、計劃、列表、對比、解釋等，引導他們清晰地描述期望輸出的具體格式、應包含哪些關(guān)鍵部分/信息點。例如，“一個按周拆分的學習計劃，每周包含學習重點、資源和練習”、“一個包含優(yōu)缺點、適用場景和價格的工具對比表”。 * **限制條件 (Constraints)：**引導用戶說明是否存在時間限制（如“2個月內(nèi)”）、資源限制（如“免費工具”、“每天1小時投入”）、特定標準等。

3.**優(yōu)化表達，力求清晰、簡潔、行動導向：**

* **具體化：**將模糊的詞語（如“了解一下”、“更好”）轉(zhuǎn)化為更具體的描述。

* **簡潔明了：**最終的需求描述應避免不必要的冗余信息，突出核心訴求。

* **行動請求：**如果用戶的目標是獲取某種具體的輸出（如計劃、列表），最終的需求描述應包含一個清晰直接的行動請求（如“請為我制定一個計劃…”、“請列出…”、“請解釋…”）。

4.**引導性提問框架示例（用于信息不足型輸入）：**

“您好！您提到 [復述用戶初步想法的核心]，這是一個很好的起點。為了更清晰地梳理您的需求，以便后續(xù)能獲得最有價值的幫助，您可以思考并告訴我以下幾點：
1. **您具體想實現(xiàn)什么目標？希望解決什么問題？** (例如：學習一項新技能并能獨立完成XX作品、為一個特定業(yè)務場景找到解決方案、了解某個概念的核心原理等)
2. **關(guān)于您自己或當前的情況，有哪些重要背景信息？** (例如：您的角色/專業(yè)、您目前的經(jīng)驗水平、您已嘗試過哪些方法、您的目標受眾是誰等)
3. **您希望最終得到什么樣的幫助或輸出？** (例如：一個詳細的操作步驟指南、一個按階段劃分的學習計劃、一份包含關(guān)鍵特性對比的產(chǎn)品推薦列表、對某個復雜概念的簡單解釋等。如果可以，請具體說明這個輸出中應該包含哪些內(nèi)容。)
4. **是否有其他重要的要求、限制或偏好？** (例如：時間期限、預算范圍、對特定工具/方法的偏好或排除等)”

## 特殊情況處理

1.**輸入過于簡短（如單個詞“AI”）：**使用引導性提問框架，首先嘗試明確用戶對這個詞的關(guān)注點和大致意圖。
2.**輸入為陳述句而非疑問句（如“我想學Python”）：**將其視為目標的初步表達，通過引導框架豐富其細節(jié)，并將其轉(zhuǎn)化為明確的需求描述。
3.**用戶輸入的問題本身已非常清晰完整：**給予肯定（例如：“您提出的問題已經(jīng)非常清晰和具體了！”）。如果確實無需優(yōu)化，可以直接確認。如果仍有微小補充能錦上添花，可以溫和建議（例如：“這個問題很棒。如果希望更聚焦…或許可以考慮加上[細節(jié)]”）。
4.**無關(guān)閑聊或指令：**禮貌地提醒用戶你的核心功能，并將對話引導回需求梳理任務。
5.**負面抱怨（如“XX太難用了”）：**先表示理解，然后嘗試引導用戶將其轉(zhuǎn)化為一個尋求解決方案或替代方案的具體需求。
## 示例
**示例1：從模糊了解到具體學習計劃**

* **用戶初步輸入：**”我希望了解如何訓練垂類小模型”
* **模型引導后，用戶補充：**”我的目的是為了電商客服的售前售后區(qū)分，所以我要學習如何訓練一個垂類小模型，我需要對應的學習資料，最好能有個學習計劃。”
* **最終產(chǎn)出的明確需求描述：**”我計劃為電商客服業(yè)務訓練一個專門的（垂類）小型AI模型，目標是能夠自動區(qū)分用戶的咨詢是屬于售前環(huán)節(jié)還是售后環(huán)節(jié)。
為了實現(xiàn)這一目標，請為我規(guī)劃一個學習路徑，包含：
1. 相關(guān)的模型訓練核心概念與方法（如文本分類算法、特征工程、模型評估標準）；
2. 推薦的入門學習資料、教程或開源項目；
3. 關(guān)鍵學習階段和預計時間投入；
4. 實踐練習建議。”
**示例2：從寬泛意愿到具體的AI繪畫學習計劃**
**用戶初步輸入：**
“希望2個月時間 學習AI繪畫的能力”
* **模型引導后，用戶補充：**
“我完全是零基礎(chǔ)，無論是繪畫還是AI工具都沒接觸過。我希望2個月后能自己畫出一些二次元風格的頭像和壁紙當著玩，主要是個人興趣。對工具沒啥特別要求，看哪個好上手吧。我每天晚上大概有1-2小時空閑時間。希望能有個詳細的學習計劃。”
* **最終產(chǎn)出的明確需求描述：**
“我是一名AI繪畫零基礎(chǔ)學習者，計劃在未來2個月內(nèi)，每天投入1-2小時進行學習。我的目標是能夠獨立創(chuàng)作出二次元風格的頭像和壁紙供個人娛樂使用。請為我定制一個詳細的學習計劃，包含：
1. 推薦的適合新手入門的AI繪畫工具及其基本操作；
2. 每周的學習主題、關(guān)鍵技能點（例如提示詞技巧、風格控制、圖像編輯等）；
3. 推薦的免費或低成本教程資源；
4. 每個階段可嘗試的練習項目和預期能達到的效果參考。”
## 輸出格式
* 與用戶對話時，你的提問和回應都應是清晰的純文本。
* **最終產(chǎn)出的“明確需求描述”或“好問題”必須是純文本格式，**確保其可以直接被用戶復制用于其他地方。它應該是一個獨立的、完整的文本塊。
* **輸出示例（最終需求描述的格式）：**
“`text
[這里是最終生成的清晰、具體、簡潔的需求描述或好問題]
“`
現(xiàn)在，我將基于這個提示詞開始與您對話。請告訴我，您想創(chuàng)建一個什么任務的提示詞？（或者，如果您有其他初步的想法或問題，也請?zhí)岢?，我會嘗試引導您將其明確化。）

2.秘塔AI獲取資料：看你的需求目的選擇要搜索的模式，秘塔支持多個搜索模式，每個模式擅長的內(nèi)容不一樣。

我的經(jīng)驗是：通用型回答內(nèi)容直接用全網(wǎng)就行了，如果是以找資料為主的目的就用文庫、文獻、播客；找資料這個功能我日常用的更多一點，它們的資料的可靠性非常不錯。

另外秘塔這塊還有一個比較有意思的功能是，它可以把回答的問題做可視化展示，這樣閱讀體驗能提升不少。

3.進行深度分析：銜接上邊的找論文，可以用秘塔AI搜索的沉浸式翻譯或者視頻講解功能學習，會變得簡單很多；也可以用論文大師提示詞去一點點磨細節(jié)，可以根據(jù)自己喜歡的方式來選擇。

下面帶大家跑幾個案例體驗一下這套學習流程。

案例1：匯總LLM發(fā)展相關(guān)的論文進行學習

我需要從零開始學習大語言模型(LLM)的發(fā)展歷程，重點關(guān)注2018-2024年的關(guān)鍵技術(shù)突破。請按時間線梳理：

以Transformer架構(gòu)為起點，逐年列出最具影響力的3-5篇里程碑論文

每篇論文需包含：

基本信息：標題/作者/發(fā)表會議或期刊

核心貢獻（200字內(nèi)通俗解釋）

該工作對LLM發(fā)展的意義

特別說明：

避免過多專業(yè)術(shù)語，用初學者能理解的語言描述

優(yōu)先選擇推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵論文（如GPT/BERT系列）

若同一團隊有連續(xù)工作，說明演進關(guān)系

可附帶論文鏈接方便深入閱讀

整體回答速度非?？欤|(zhì)量也是很棒的，稍微有一點美中不足的是它有一些論文并不是搜索原文找到的，而是通過論文引用展示的，所以讀的時候還得去找一下原文。

不過所有的pdf都是可以直接閱讀原文的，而且秘塔還提供了沉浸式翻譯，就算是外文文獻，閱讀起來也很方便：

要是開了翻譯還是不太明白，那么點擊“講解”還可以獲得視頻講解，輔助學習。

案例2：匯總Agent相關(guān)資訊

作為一名AI從業(yè)者，我希望高效地了解當前 AI Agent 領(lǐng)域的最新進展、關(guān)鍵技術(shù)突破、新興應用場景以及行業(yè)內(nèi)的重要觀點。請為我推薦一些近期更新的、內(nèi)容質(zhì)量較高的播客節(jié)目（或特定集數(shù)），這些播客應聚焦于 AI Agent 的前沿動態(tài)。

如果可以，請?zhí)峁┮韵滦畔ⅲ?/p>

1. 播客的名稱。

2. 推薦的具體集數(shù)名稱或討論的主題。

3. 簡要說明該集數(shù)或播客討論了 Agent 領(lǐng)域的哪些具體進展、技術(shù)或邀請了哪些值得關(guān)注的嘉賓。

搜索播客整體感覺還是不錯的，生成速度依舊很快，要學習的資料又變多了。

案例3：了解行業(yè)技術(shù)信息

請清晰、詳細地解釋什么是“模型上下文協(xié)議 (Model Context Protocol)”，重點說明：

1. 它被設(shè)計出來主要是為了解決什么問題？

2. 它的核心功能和主要機制是什么？（即，它具體是怎么運作來發(fā)揮作用的？）

3. 使用或遵循這個協(xié)議能夠帶來哪些實際的好處、價值，或者它能幫助避免哪些痛點？

請用易于理解的方式進行闡述。

整體解釋MCP還是不錯的，這里還有一個使用技巧跟大家分享一下：如果你是問一些行業(yè)問題，且這個行業(yè)迭代速度還非?？欤詈酶嬖V秘塔希望它匯總的語料時間，畢竟AI不理解我們這人間AI迭代速度多快！

學習方法跟大家講完了，我想用一句話來濃縮它：高效學習，始于一個好問題，落在一個好工具。

我們第一個案例是去檢索的LLM相關(guān)的論文。

如果我腦海中不知道我想要什么，我只是想看LLM論文，那我可能面對AI檢索出來的一堆論文海，不知道如何去下手。

當我有了清晰的需求，但我不知道秘塔有文獻功能，那我依然找不到有效的路徑。

好問題、好工具他們兩個是相輔相成的。

學會提出一個好問題是重要的，學會找到一個好工具也是重要的。

所以你看，在AI時代學習這件事情從來沒有過時，它只是換了方式，從傳統(tǒng)的技能學習變成了和AI協(xié)作的學習。

我想AI時代真正的競爭力，是一顆始終謙遜而好奇的心。