AI时代,该怎么学习?
作者：微信文章“好好学习，天天向上”，这是我们小时候就耳熟能详的一句话。
记得上小学，油漆刷的这几个大字就在校门口，每天进校门的第一眼，一定是它。
但是来到 AI 时代，我们该怎么学习？是死记硬背？还是疯狂刷课？
其实不是。最厉害的学习方式，是把自己当成一个“大模型”来训练。
“大模型”是怎么学习的？
很简单，路径完全公开：预训练 → 后训练 → 强化学习。
这三步，也完全可以用在人身上，变成我们自己的成长公式。
第一步：预训练——先给自己打个“底模”
大模型的预训练是什么？
就是把整个互联网扫一遍，先把所有基础知识吸进来，建立一个大的“知识底盘”。
那放到我们身上，就是：
把你所在领域的基础内容，都过一遍。
不要求你一次性都学会，也不要求你马上精通，
但至少要做到：
👉 知道它们存在、知道大概怎么回事。
这就相当于给自己建立“认知地图”。
🔍 举个生活中的例子
你刚当老师，如果你只懂自己教的那一门，很快就会遇到瓶颈。
但如果你对教学体系、教研流程、学生特点、家校沟通、考试怎么命题……
这些都多少了解一下，你看问题的视角马上不一样了。
这些，就是你的人生“预训练数据”。
核心目标：
先把认知底座打牢。
第二步：后训练——在一个方向深扎到底
大模型光预训练还不够，它还要“后训练”，
比如：
训练成能写代码的模型、能画图的模型、能法律问答的模型……
同样，我们人也是：
预训练让你知道世界怎么运转，后训练让你在某一块真正强起来。
🔍 举个例子
你是一名信息技术老师：
预训练让你懂网络、硬件、算法、办公软件这一堆基础。
但后训练，就是——你要选一个方向深耕：
想主攻“网络结构与教学案例”？
想研究“AI 与课堂创新”？
还是走“信息学竞赛训练”路线？
只要你深挖一个方向、不断打磨，
你就会在这个领域“杀出一条独一无二的路”。
🎯 核心目标：
从“什么都知道一点”，变成“有一个领域特别强”。
第三步：强化学习——让真实反馈推动你变厉害
大模型最聪明的地方，不只是训练本身，
而是——它会根据反馈自己变得更强。
这就是“强化学习”。
对应到我们自己的成长，就是：
把知识拿去实践，在真实反馈里面不断迭代升级。
🔍 举个场景
你想做一个课堂互动 AI 工具，让学生更愿意学。
你可能会经历这样几次迭代：
➡️ 第一次上线：学生说界面不好用 → 你改
➡️ 第二次试用：发现网络有延迟 → 你优化
➡️ 第三次测试：学生很爱用 → 你加强互动机制
➡️ 第四次试课：再加点游戏化 → 效果更好
你看，每一次都是反馈，每一次都是升级。
你不只是做项目，你是在训练“更好的自己”。
🎯 核心目标：
用“实践—反馈—再实践”的循环，让自己指数级成长。
总结一下
大模型为什么越来越强？
不是因为它有天赋，
而是因为：
它的训练方式很科学，很体系化，也很持续。
我们人也是一样。
只要按照这三步来训练自己：
预训练：把行业基础知识都过一遍，建立底座。
后训练：选一个方向深挖，做出优势。
强化学习：把知识放进真实世界，不断迭代。
你就会发现：
你的成长速度，真的会像 AI 一样，
越来越聪明、越来越高效，越来越接近你想成为的那个自己。
如果你是自我学习者，可以借鉴大模型的训练模式，一步一步迭代，如果你是一位教育工作者，也推荐阅读我的另一篇文章，写于一年前，当时在专注模型训练。
这篇文章是那时在模型训练过程中的一个很深的感悟，故记录了下来。从神经网络自主学习，想到教育该有的方式，
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