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谷歌自注意力模型推動 AI 發展，基于向量的方法改變人機溝通。AI 時代需進化閱讀、寫作、查詢三大核心技能，具體包括提升閱讀能力（如學習新詞匯、閱讀 AI 內容等）、進化寫作能力（注重語法句法、練習提示詞等）、掌握查詢技能（練習搜索語句、學習數據庫查詢等），未來人類應將創造力與 AI 分析能力融合，實現人機協作新高度。

向量化思維是一種基于關系的思考方式，幫助我們在龐大的信息網絡中高效導航。

2014年，谷歌的一項突破性創新改變了機器理解語言的方式：自注意力模型（self-attention model）。這一創新讓人工智能通過將單詞轉化為數學向量來捕捉人類交流中的上下文和意義。這些向量是精確的數字表示，可以反映想法之間的關系。如今，這種基于向量的方法已經發展為復雜的向量數據庫系統，這些系統以類似人類大腦處理和檢索信息的方式運作。這種人類認知與AI技術的融合，不僅改變了機器的工作原理，更重新定義了我們與機器的溝通方式。

1.我們的大腦如何

本能地以向量思維運作可以將向量視為想法的“GPS坐標”。正如GPS通過數字定位地點，向量數據庫使用數學坐標來映射概念、意義和關系。

當你在向量數據庫中搜索時，你尋找的不僅是精確匹配，而是模式和關聯，這就像你的大腦在回憶某件事時的運作方式。

想想你找丟失的車鑰匙時的情景吧，你的大腦并不會逐一細致地檢查每個房間，而是基于上下文和相似性快速調取相關記憶。這正是向量數據庫的工作原理。

三大核心技能的進化在這個由人工智能增強的未來，成功的關鍵在于我們需要進化我稱之為“三大核心技能”：閱讀、寫作和查詢。這些聽起來似曾相識的技能，在與人工智能交互時卻需要從根本上改變其使用方式。

閱讀不再只是理解人類語言，而是同時掌握人類和機器的語境。

寫作變成一種精確而結構化的表達，能夠被機器高效處理。

查詢或許是最重要的新技能，要求我們學會在基于向量的信息網絡中導航，將人類的直覺與機器的高效結合起來。

2掌握“向量化溝通”

設想一個會計師正面對復雜的財務問題。傳統上，他們可能依賴自己的經驗，手動在大量文件中查找答案。

而在由AI增強的未來，他們會使用向量化系統，這些系統就像他們專業直覺的延伸。

當他們描述問題時，人工智能不僅僅會搜索關鍵詞，而是能夠理解問題的上下文，從龐大的網絡中提取相關的財務概念、法規以及過往案例。

關鍵在于，我們需要學會與這些系統溝通，充分利用人類的專業知識和AI的模式識別能力。

但掌握這些進化技能，并不是學習新軟件或記住提示模板那么簡單，而是理解信息之間的連接與關聯——以一種像大腦一樣的“向量化思維”來思考。

當你向AI描述一個概念時，你并不僅僅是在傳遞文字，而是在幫助它導航一個龐大的意義地圖。你對這些連接的理解越深，就越能高效地引導AI找到所需的洞察。

3.采取行動：為AI時代培養核心技能

準備迎接由人工智能增強的未來了嗎？

以下是具體步驟，幫助你發展“三大核心技能”：

提升閱讀能力在AI時代，閱讀不僅需要理解，更需要快速處理并綜合復雜信息。以下方法可以幫助你加強這一技能：

1.每日學習兩個新詞匯

從技術文檔或AI研究論文中挑選兩個新詞匯，寫下來并練習在不同語境中使用。這樣可以建立與AI系統有效溝通所需的專業詞匯。

2.每天閱讀2-3頁AI相關內容

專注于技術博客、研究總結或行業出版物，目標不僅是吸收內容，更是培養從技術文本中提取模式和關系的能力。

3.練習閱讀主要AI平臺的文檔

了解不同AI系統的描述方式，熟悉它們的功能和局限性，有助于提高對這些系統的掌握。

進化寫作能力

為AI撰寫內容需要精準和結構化表達，目標是確保機器能夠準確理解你的意圖：

1.有意練習語法和句法AI語言模型依賴模式，因此熟悉句子的結構有助于撰寫更有效的提示詞。

2.每天練習撰寫提示詞每天創造三個新的提示詞，并分析、優化這些提示。注意結構和用詞的微小變化如何影響AI的響應。

3.融入查詢思維寫作在撰寫內容時加入數據庫思維，明確你請求的信息類型及其組織方式。掌握查詢技能查詢是AI互動中最重要的新技能之一，核心在于學會以充分利用AI能力的方式提問：

1.練習為傳統搜索引擎撰寫搜索語句從簡單搜索開始，逐步提高復雜性和精確度，為AI提示構建扎實基礎。

2.學習基礎SQL概念和數據庫查詢結構了解數據庫如何組織和檢索信息，有助于系統化地思考信息的提取方式。

3.在AI工具中試驗不同的查詢格式測試不同的措辭和結構如何影響結果，并記錄對不同請求類型最有效的方式。

4.人工智能與人類協作的未來

人類記憶與向量數據庫之間的相似性遠不止于簡單的信息檢索。二者都擅長壓縮，將復雜的信息提煉為可管理的模式；都以層級化的方式組織信息，從具體實例到廣泛概念；也都擅長發現那些乍看之下并不明顯的相似性和模式。

這種變化不僅關乎職業效率，更是對人與信息、技術交互方式的一次根本性轉變。正如識字能力曾深刻改變人類社會，這些進化后的溝通技能將成為參與人工智能增強經濟的關鍵能力。

然而，與以往某些替代人類能力的技術革命不同，這場變革是關于提升。即使向量數據庫和AI系統再先進，它們仍然缺乏人類獨有的創造力、直覺和情感智慧。

未來屬于那些懂得用向量思維和溝通的人——這不是為了取代人類思維，而是為了增強它。

正如向量數據庫結合了精準的數學表達與直觀的模式匹配，成功的專業人士將人類的創造力與AI的分析能力融為一體。這不是與AI競爭，也不僅僅是學習新工具，而是通過進化我們的溝通技能，真正與這些新的認知技術和諧共處。

在這個人機協作的新紀元中，我們的目標并非比AI更擅長計算，而是補充其能力。變革的起點不在于掌握新軟件，而在于理解如何將人類洞察翻譯為AI系統能夠理解的向量與模式語言。

通過擁抱這種溝通與信息處理方式的變革，我們可以創造一個科技增強而非替代人類能力的未來，從而實現前所未有的創造力、問題解決能力和創新高度。