你是否遇到过这种情况：脑海里的需求很清晰，但AI给出的结果却“驴头不对马嘴”？

问题不在于AI“笨”，而在于它理解世界的方式与人类不同。它不具备人类的直觉，它依赖的是“概率共识”。要驾驭AI，你需要掌握它的底层逻辑，将模糊的“人话”翻译成精确的“机器指令”。

一、什么是“AI通识”：从概率看理解

AI眼中的“通识”，是海量互联网数据训练后形成的“平均认知”和“最大概率”。

• 人类思维：依赖语境、潜台词和个人经验。
• AI思维：依赖关键词在训练库中出现的频率和关联度。

核心冲突：当你给出一个模糊指令时，AI会根据“概率最大化”原则，给你一个最平庸、最大众化的回答。

案例解析：认知的错位

• 你的指令：“给我写个悲剧故事。”
• 你的预期：可能是像《海边的曼彻斯特》那样压抑、无声的现代悲剧。
• AI的通识：莎士比亚式的死亡、车祸、绝症（因为这些在训练数据中与“悲剧”关联最强）。
• 修正：必须打破通识的平均值，提供具体坐标——“写一个现代都市背景下的悲剧，不要生离死别，侧重于中年失业后的无力感和家庭关系的疏离。”

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二、掌握AI的训练偏向（两个潜规则）

同样的指令，在不同领域效果天差地别，因为AI在不同领域的“偏科”很严重。

1. 结构化领域 vs. 发散性领域

• 代码/理科（强项）：

• 指令：“写个Python爬虫。”
• 结果：AI能自动补全库引用、逻辑结构，因为代码有标准答案，逻辑严密。

• 人文/创意（弱项）：

• 指令：“写篇关于青春的文章。”
• 结果：AI容易堆砌“阳光、汗水、奔跑”等陈词滥调。对策：必须人为增加约束条件。

2. 专业词汇 = 高权重锚点

AI训练数据中，专业教科书和技术文档的权重通常很高。

• ❌ 模糊表达：“把这张照片背景弄得模糊一点，更有高级感。”
• ✅ 专业表达：“模拟85mm镜头，F1.8大光圈效果，创造浅景深人像。”

• 原理：“模糊”有无数种理解，但“F1.8光圈”在数据集中有精确的视觉定义。

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三、三个核心原则（附通用公式）

原则1：提供“背景”与“角色” (Persona)

在沟通开始前，先给AI一个“人设”。这能瞬间调用该领域的专业语料库。

• ❌ “帮我改一下简历。”
• ✅ “你现在是世界500强企业的资深HR，请以专业、客观且结果导向的视角修改我的简历。重点突出我的数据分析能力。”

原则2：少样本提示 (Few-Shot Prompting)

“举个栗子”是让AI通过模仿来对齐你需求的最高效手段。

• ❌ “提取下面文本里的关键信息。”

• ✅ “请模仿下面的示例提取信息：

  示例原文：‘张三明天去北京开会。’ -> 提取：{人名:张三, 地点:北京, 事件:开会}

  现在，请处理这句话：‘李四下周一要飞往伦敦参加产品发布会。’”

原则3：用“约束”对抗“幻觉”

AI天生喜欢啰嗦和一本正经地胡说八道。你必须画出边界。

• 内容约束：“只列出结论，不要解释过程。”
• 格式约束：“用Markdown表格形式输出，表头为：书名、作者、核心观点。”
• 否定约束：“不要使用‘首先、其次、最后’这种刻板的连接词。”

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四、实战技巧：五步SOP

技巧1：回马枪——让AI复述

在让AI执行复杂任务前，先加一步确认。

指令：“在开始生成之前，请先用你的话复述一遍我对风格和格式的要求，如果你理解有误，我会纠正。”

技巧2：思维链 (Chain of Thought)

对于逻辑复杂的问题，强迫AI展示思考过程。

指令：“请一步步思考（Let’s think step by step），先列出你的分析逻辑，然后再给出最终方案。”

技巧3：全景到局部 (Top-Down)

长文写作或程序开发，不要试图一次成型。

1. 第一轮：“帮我设计大纲/架构图。”
2. 第二轮：“针对大纲的第一部分，展开撰写/编码。”
3. 第三轮：“针对第二部分……”

技巧4：指定输出格式

这是最容易被忽视的提效神器。

指令：“请将对比结果整理成表格，分为‘优点’、‘缺点’、‘适用场景’三列。”

技巧5：迭代优化

把AI当成实习生，不要指望一遍过。

指令：“这个版本有点太严肃了，请保持原意不变，将语气调整得更幽默一点，并在段落间加入Emoji。”

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五、修改前后的效果对比（Cheat Sheet）

场景	❌ 模糊的（低质量）提示词	✅ 完善的（高质量）提示词	提升原理
文案创作	“写一篇关于咖啡的种草文案。”	“你是一个小红书生活博主。写一篇关于‘燕麦拿铁’的种草文案。要求：语气亲切活泼，多用感叹号，包含3个Emoji，重点描述口感的丝滑，不要写成分分析。”	角色设定 + 风格约束 + 否定约束
编程辅助	“帮我写个网页倒计时。”	“用HTML/CSS/JS写一个新年倒计时组件。要求：黑色背景，霓虹灯字体风格，响应式布局。代码需要包含注释。”	视觉描述 + 技术栈明确 + 格式要求
PPT大纲	“做一个介绍AI的PPT。”	“为非技术背景的公司高管做一个关于‘生成式AI对业务影响’的PPT大纲。结构：共5页，包含痛点分析、应用场景、预期收益。输出格式：Markdown列表。”	目标受众明确 + 结构约束 + 格式化输出

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六、核心总结

写好提示词的本质，不是向许愿池投币，而是编写程序。

1. 打破通识：用具体细节取代模糊形容词。
2. 建立语境：给AI赋予角色和参考示例。
3. 严格约束：明确告诉它“要做什么”以及“绝不要做什么”。

目标不是去适应机器的笨拙，而是用逻辑的语言，指挥它发挥最大的算力。

七、如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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• 为什么要做 RAG
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• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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