在学习初步开始前，你需要明确你所期望掌握的具体知识或技能。比如，假设你的目标是学习Python编程，那么你可以向GPT提出请求：“GPT，能否为我列出Python编程基础知识的逐步学习大纲？”
倾向于提出开放式的问题，这样可以引导GPT提供更丰富的信息。例如，将“GPT，Python是一种编程语言吗？”这样的封闭性问题换成：“GPT，能否介绍一下Python编程语言的特性以及应用场景？”这样的开放性问题。
如果你对GPT的回答有疑问或者不明白，那么继续提问是十分必要的。比如，如果GPT告诉你Python是一种解释型语言，你可以进一步询问：“GPT，解释型语言是什么意思？它与编译型语言有何区别？”
尝试从不同的视角或者采用不同的方式提出问题，这将帮助你从多个角度去理解一个概念，也可能使你发现可能被忽视的信息。例如，你可以从多个视角提出问题：“GPT，Python在数据科学中的应用是什么？”或者“GPT，Python在网络编程中有哪些优势？”
向GPT请求具体的例子可以让你更好地理解和记忆新的概念或信息。例如，你可以询问：“GPT，能否给我一个Python编程的实例？比如如何使用Python来创建一个简单的网页爬虫。”
虽然GPT可以提供丰富的信息，但它也可以作为一个引导你发现其他资源（如文章、网站等）的工具。例如，你可以询问：“GPT，你能推荐一些学习Python编程的在线资源吗？”
与基于书本的从序言到结论的学习方式不同，GPT可以帮助你先了解结论，然后根据你对结论的理解，提出问题去了解结论的推导过程，这样可以节省大量的逐章阅读的时间。例如，如果你想了解机器学习，你可以先问：“GPT，你能告诉我机器学习的最终目标是什么？”然后根据你对这个目标的理解提出更具体的问题。
在AI时代，知识本身不再是最珍贵的东西，真正的价值在于思考方法和创新观点。创新往往源自跨领域的思考，因此，建立头脑中的跨领域知识图谱是学习的关键。例如，你可以问：“GPT，你能帮我梳理一下机器学习、深度学习和人工智能之间的关系吗？”这样的问题可以帮助你在大脑中构建一个跨领域的知识图谱。
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