在當今技術領域，人工智能（AI）受到了越來越多的關注，尤其是領先的 AI 技術 GPT。

盡管 GPT-4 成為全球熱議話題，但我并不清楚它與我的工作有何關聯(lián)。

作為一名理財規(guī)劃師，我在工作中主要利用電腦制定理財方案或完成日常辦公任務。在與客戶的交流中，我主要進行面對面的一對一溝通，更多地與人聊天，而非與機器人對話。

人有感情，機器人沒有。

我喜歡有溫度的對話，而計算機技術、人工智能、GPT 和編程等先進技術似乎與我的工作無關。

然而，在參加了“GPT101”課程和“玩轉GPT”知識星球后，我的想法徹底被顛覆。

在課程里詳細講解了 GPT 的工作原理和應用場景。

我被 GPT 強大的語言生成能力所震撼，以及其智能、創(chuàng)造力等巨大的應用潛力所吸引。

01 從陌生到熟悉：深入了解GPT

作為一名對 AI 一無所知的技術小白，既然暫時不能深入研究這項技術，那就先成為一個優(yōu)秀的用戶，將 GPT 與自己的工作流程結合，提高生產力。

如果不了解工具背后的原理，就很難真正掌握這一工具。

盡管不懂技術，但為了更好地與 GPT 共舞，還是需要補充一些底層的理論和知識。只有了解底層邏輯和原理，才能更好地利用 GPT 提升效率和生產力。

解決方案：

• 先模仿：觀察社群和星球同學們分享的 GPT 使用心得和對話記錄，多加練習，逐漸找感覺，學會與 GPT 互動。
• 學高手：16個聰明提問模板以及眾多妙招，多練習、多應用、多分享、多修正，積累提問技巧和能力。
• 再補課：參與星球論文共讀，寫筆記卡，了解前沿、理論和原理；先了解概念，再深入系統(tǒng)學習。

挑戰(zhàn)賽的要求是：每天完成 16 條問答對話。每條對話里最少要有 5 個問題，10 個來回的互動。也就是說，每天需要向 GPT 提出 80 個問題。

保證每天使用 GPT-4 至少 3 個小時，只有如此，你才能形成具身的認知。

平均來說，你一天可以問 GPT-4 大約 100-200 個問題。

不斷訓練自己的提問能力，不斷總結復盤與 GPT 溝通的過程，然后你會發(fā)現(xiàn)，GPT 給你帶來的生產力提升會令你驚奇。

“每天至少 3 小時，平均問大約 100-200 個問題?！?/strong>在GPT的標準里，這只是最低標準。但對于對 AI 和 GPT 一無所知的人來說，時間可能不是問題，但要每天問 100-200 個問題，是有壓力的。

第一天，我勉強完成任務，想 80 個問題，抓破腦袋。然而，當?shù)诙旃记耙惶?PK 結果時，第一天的冠軍竟然完成了 81 條對話！換算成問題數(shù)量，那就是 405 個問題，以 5 倍數(shù)達成挑戰(zhàn)賽目標。

大家都感到疑惑，那位能產出81條對話的同學會不會是機器人？

我竭盡全力完成了 32 條、160 個問題之后，感覺腦袋快要糊掉了。他是如何做到的？無論是 GPT 的免費版還是會員版，在使用時間或問題數(shù)上都有一定的限制，他怎么沒有遇到報錯？

后來，那位同學分享，方法其實很樸素，只是憑著腦子里的好奇心去問問題，用了一個下午加晚上。這種樸素的方法讓人無法復制，但卻給我?guī)砹藛l(fā)：好奇心很重要！

02 10天探索GPT的各種可能性

為了更好地掌握 GPT 的使用技巧，我調整了心態(tài)，決定先追求數(shù)量，提高自己的問題輸出。

于是，我嘗試讓 GPT 輔助閱讀、寫作、思考，向我提出問題，幫我修改文章，甚至進行藝術創(chuàng)作，不斷探索 GPT 的各種可能性。

第四天開始，我已經可以向 GPT 提出 500-600 個問題，并進行多輪互動對話，生成 100-200 條對話。不過，這也意味著我每天需要花費至少 5-6 小時與 GPT 互動。

你可能會好奇：每天提出 500-600 個問題？哪來那么多問題?。渴聦嵣?，在課程群和挑戰(zhàn)賽中，每天都有同學創(chuàng)新，開發(fā)出各種小技巧。

例如通過設計提示詞的格式以及框架，讓 GPT 向我們提問，甚至可以讓 GPT 自問自答。這樣一來，提出 500 個問題甚至 5000 個問題都不成問題。

要有批量解決問題的思維。做事情也要批量，能批量就不要一個一個來。只要掌握了一定的提問方法，GPT 就能自己飛起來。

通過一個知識框架提問模板，我在短短兩小時內就快速閱讀整理了 120 本書的知識框架。

通過一個思考者框架提問模版，讓 GPT 向我提出連環(huán)嵌套的問題，批量生成問題，并與不同領域的專家對話。當我問完 100 個問題后，一個領域的知識體系也被挖掘出來了。

通過提問的方式，每天專注于一到兩個小領域的專業(yè)知識，既完成挑戰(zhàn)賽，又同步了對好幾個領域作了最小全局認識。

其實，當進入心流狀態(tài)后，問題會自動從你腦袋里蹦出來，因為一個問題會激發(fā)另一個問題。此時，你只會抱怨網速太慢，而不是問題太少。

?30天掌握與GPT互動對話的竅門

在與 GPT 的 30 天實踐中，我摸索出了一些技巧和竅門，以更好地利用它的強大功能。

我們可以將與 GPT 進行互動對話想象成與一位領域專家交流。

就像向專家提出問題一樣，你需要提出清晰明了的問題，并在必要時提供相關的背景信息和細節(jié)，以便專家更好地理解你的問題和需求，并提供更有針對性的回答和建議。

同時，就像向專家提出問題后進行進一步的驗證和檢查一樣，你也需要在使用 GPT 的回答和建議時進行進一步的驗證和檢查，以確保它們符合你的預期和要求。

與 GPT 互動時，需要特別注意以下幾個關鍵點：

1、明確的提問方式：只有明確、具體地提問，GPT 才能生成高質量、符合需求的答案。需要避免使用含糊不清的問題，這樣可能會導致 GPT 的回答偏離我們的需求。

2、測試問題和提示詞的有效性：要測試我們的提示詞和問題是否有效，最少需要進行 50 輪對話，才能慢慢發(fā)現(xiàn)規(guī)律，發(fā)現(xiàn) GPT 在某個方面的優(yōu)勢與不足。

3、探索問題，而不是完成任務：以玩的心態(tài)，不設限的與 GPT 互動，才能發(fā)現(xiàn)更多可能性。不要想著 GPT 結合什么，而是 GPT 可以做什么，還能做什么。這樣你就是在探索，而不是在完成任務，自然樂趣無窮。

4、利用框架和結構化思維：我們可以學會利用框架和結構化思維與 GPT 進行有效溝通，提高效率和準確性。這樣能夠讓 GPT 更好地理解我們的問題，生成更加符合我們需求的答案。

通過以上關鍵點的實踐，我們可以更好地利用 GPT 的優(yōu)勢，克服其局限性，并最大化地發(fā)揮人工智能技術的潛力。

GPT 的優(yōu)勢在于具備強大的知識庫和語言理解能力，同時具有高度靈活性，能夠根據(jù)我們的需求生成各種形式的內容，包括故事、文章、報告等。

然而，GPT 也存在一些局限，比如可能給出與問題不完全相關的答案、生成冗長且不直接的表述以及對于一些領域的創(chuàng)新性內容可能無法生成。

與 GPT 互動時，不要只把它當成一個工具或資源，而應該以一種開放的心態(tài)去探索和挖掘其潛力。

打破既定的思維框架，放下限制和設限，讓自己自由地探索、實驗、創(chuàng)造，從而創(chuàng)造出更多的可能性。

不要只限于結合 GPT 以完成特定任務，而應該關注它所能帶來的新穎、獨特和驚喜的創(chuàng)意和靈感。

這樣的探索不僅僅是任務的完成，更是一種全新的體驗和挑戰(zhàn)，讓你重新發(fā)現(xiàn)和認識自己的潛力和能力。

04 30天收獲3個反常識新知

GPT 就像一個千億級的大盲盒，當我了解得越多，收獲的驚喜就越多。

通過與 GPT 互動，我讓它成為我的圍棋教練、閱讀教練、私人形象顧問、營養(yǎng)師、智囊團、財富導師和超級助手，實現(xiàn)多角度的學習和應用。

我還通過設計一定的框架和問題疊加，層層嵌套，讓 GPT 幫我完成好幾個領域的最小全局認知。邊玩邊學習，既掌握了 GPT 這個億萬美金的工具，又收獲了新知。

在課程中，有 3 個反常識認知讓我印象深刻。

新知1：GPT 擁有龐大的語料庫，但本身并不擁有任何知識。所有知識分類都是人工劃分的。因此，GPT 是一個通才，一個超級博學者，不局限于特定學科。

例如，當我向 GPT 提問：“什么是理財？”

它會根據(jù)其龐大的語料庫提供一般性的定義和解釋。

盡管這些信息對初學者或對該領域不熟悉的人可能有用，但對于理財規(guī)劃師來說可能不夠深入或詳細。

為了讓 GPT 提供更深入和詳細的答案，我需要為它提供更多的上下文和線索，例如具體的理財問題、背景和目標等。這將有助于 GPT 理解我的需求并給出更加深入和詳細的答案。

新知2：GPT 不擅長記憶，而人類擅長記憶。因此，在 GPT 時代，記憶仍然是重要的能力。將人類記憶與 GPT 的能力相結合，能夠發(fā)揮出更大的效用。同時，GPT 具有強大的遷移能力。

例如，當我向 GPT 提問關于“金融風險管理”的問題時，它會給出一些一般性的定義和解釋。

對于專業(yè)人士來說，這樣的回答可能過于簡略。此時，我可以利用我的記憶和經驗，向 GPT 提供更多的上下文和信息，以提高回答的準確性和針對性。

人類的記憶和經驗仍然是重要的能力，可以幫助 GPT 更好地理解問題并提供更深入和個性化的答案。

新知3：GPT 可以從專家的內隱知識中學習，并將其應用于其他領域。

例如，我向 GPT 提供了一個詳細的投資組合案例，包括資產配置、風險評估、回報預期和稅收策略等方面的內隱知識。

GPT 可以從中學習到理財領域的內隱知識，例如如何優(yōu)化投資組合、評估風險、制定最佳回報預期和稅收策略等。

在后續(xù)的交互中，GPT 可以將這些知識應用于其他理財規(guī)劃問題中，提供更深入和個性化的答案，幫助理財規(guī)劃師更好地為客戶提供服務。

這展示了 GPT 的遷移能力和應用內隱知識的能力，使它能夠從專家的經驗和知識中受益，并將其應用于其他領域。

05 善用GPT的優(yōu)勢與局限

盡管 GPT 生成的內容有時并不完全符合預期，但這并不影響我善用它的優(yōu)勢，例如對比、窮舉、反事實推理等，讓 GPT 發(fā)揮它強大的現(xiàn)學現(xiàn)賣能力。

通過不斷與 GPT 的交互，我建立了深入的認知聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)更多的可能性和驚喜。同時，學會提問和明確指令也是非常重要的。

在不斷總結和復盤與 GPT 的交互過程中，我也更好地理解自己的疑惑和不足，從而更好地改進提問方式和設置適合的指令。

然而，GPT 的使用不僅僅是與機器的簡單互動，更體現(xiàn)了一種全新的思維和工作模式。它可以讓我從中學到很多新知識、新思想，并發(fā)掘出更多的潛力和機會。

GPT 猶如超級助手，通過我們的指令和提示，幫助我們匯總、分析、推理、對話以及自問自答，并不斷修正和學習。我們需要給出明確指令，使 GPT 更好地理解需求，提供更貼近我們期望的答案和解決方案。

學習 GPT 底層原理和邏輯并不容易，需要投入大量時間和精力。然而，通過不斷學習和實踐，我們能成為 GPT 應用專家，發(fā)揮其強大功能，實現(xiàn)高效應用。

其他大型模型亦然，因底層原理相似。

善用 GPT 可為我們帶來無盡的好答案和好方案；否則，它只是一個空洞的工具，那精彩的暗盒與我們無關。

這或許是一個最好的時代，人類在恐懼黑暗森林中的三體人時，卻在 AI 身上重新認識自己。

人類在恐懼黑暗森林中的三體人，也在擁抱星辰大海的宇宙航行。在這個信息爆炸的時代，GPT 等人工智能正逐漸嶄露頭角，成為我們生活和工作中不可或缺的助手。