今天继续教大家如何用chatGPT整活儿，提升我们的学习能力，让它成为我们强大的学习工具。

今天分享的话题是，如何利用chatGPT作为工具，帮助我们快速了解一个行业？

首先在向chatGPT发问之前，我们必须先建立自己的基础认知，而不是直接去把问题抛给GPT。

记住，有效利用工具的前提，是不被工具所利用。

那么，关于快速了解行业的方法，有哪些基础的方法论呢？

对于行业研究这个知识领域，知名咨询公司的方法论值得我们学习与借鉴。咨询公司经常需要接触新的行业，但是他们总能很快的了解到一个领域的核心问题，并找到这个领域的关键问题。

冯唐作为麦肯锡前合伙人，讲了快速掌握一个行业的基本方法，一共有三个看似简单却妙用无穷的步骤：

第1步是掌握这个行业100个左右的关键词。

第2步是找三五个专家聊天聊，问各种问题。

第3步是找三五本专业的书籍，非常仔细的看。

这三个方法虽然经典，但是还是停留在“道”的层面。如果我们真的想要去实际了解一个行业，还要从“器”的角度去进一步思考。

而能够让我们了解一个行业的基本思路，是建立一个关于行业认知的知识体系。而任何一个知识体系，都要以建立关联整合作为基础。

Q6:以ASCII图的方式，为我绘制AI大模型行业的主要发展阶段：

AI大模型行业的发展可以大致分为以下几个阶段：

研究阶段（2010年前）：在这个阶段，研究人员主要是为了深入理解人工智能和机器学习领域的知识，大量的研究成果为后续应用奠了基础。

应用落地阶段（2010-2017年）：在这个阶段，大量的应用地并且呈现出爆发式增长。从搜索、推荐算法，到语音识别、自然语言处理，在智慧医疗、智慧城市、金融、电商等各个领域都有不同程度的应用。

大模型发展阶段（2018年至今）：这个阶段出现了 Transformer 模型，BERT模型、GPT模型等预训练模型，实现了大幅度提升模型的效果。

这个阶段，大模型凭借着自身的性能优势，以及各种新的技术手段，在自然语言处理、计算机视觉、语音处理等领域取得了显著的应用成果，其中自然语言处理和计算机视觉领域的发展尤为突出。

到这里，我们放松一下，看看chatGPT能不能基于上面所有的行业研究分析内容，为我们提供一些投资建议。

Q7:我目前有 20 万的启动资金，你任何如何基于上面的表格，对我的资金进行投资建议，提供投资的细分市场即可。

基于上面的表格，您可以考虑将资金投资于以下几个细分市场：

图像处理：这是一个优先级较高的细分市场，涉及到的应用场景广泛，包括医疗影像分析、安防监控、自动驾驶等。您可以考虑投资于提供图像处理技术的初创公司，或者投资于大型科技公司，如谷歌、亚马逊等，这些公司拥有大量的图像数据和专业的技术团队。

自动驾驶技术：这是一个具有前景的细分市场，尤其是在未来的几年中，随着自动驾驶技术的成熟，市场规模将不断扩大。您可以投资于自动驾驶技术领域的初创公司，如 Cruise、Aurora 等，或者投资于传统汽车制造商，如特斯拉、福特等。

推荐算法：这是一个相对稳定的细分市场，尤其是在电商、媒体、社交等领域应用广泛。您可以考虑投资于推荐算法技术领域的初创公司，如 Pinterest、TikTok 等，或者投资于大型科技公司，如腾讯、阿里巴巴等。

智慧城市管理：这是一个具有前景的细分市场，尤其是在城市化进程不断加速的情况下，市场规模将不断扩大。您可以投资于智慧城市管理领域的初创公司，如华夏幸福、融创中国等，或者投资于提供智慧城市解决方案的大型科技公司，如华为、中兴等。

请注意，这些投资建议仅供参考，您应该根据自己的投资风格、风险承受能力等因素，仔细考虑并进行风险评估，以做出明智的投资决策。

最后，我们再向chatGPT请教基本关于AI大模型行业学习的几本经典书籍，验证我们最开始提到的麦肯锡行业研究三步法。

请注意，为了避免AI眩晕时刻，请一定要强调引用真实数据。

Q8:出于学习的目的，请基于上面的表格，请为我针对不同的分类推荐一本书，请注意引用真实数据。

以下是我为您推荐的书籍：

自然语言处理领域：《自然语言处理综论》（Speech and Language Processing），这本书由 Richard Sproat, Daniel Jurafsky 和 James H. Martin 三位作者共同编写，介绍了自然语言处理的基本概念和技术。该书的第3版已于2021年出版，包含了最新的研究成果和应用案例。

人工智能算法领域：《机器学习》（Machine Learning），这本书由 Tom M. Mitchell 编写，介绍了机器学习的基本原理和算法。该书已成为机器学习领域的经典教材，被广泛应用于学术研究和工业应用。

计算机视觉领域：《计算机视觉：算法与应用》（Computer Vision: Algorithms and Applications），这本书由 Richard Szeliski 编写，介绍了计算机视觉的基本原理和技术。该书已成为计算机视觉领域的经典教材，包含了大量的实验案例和代码示例。

数据挖掘领域：《数据挖掘：概念与技术》（Data Mining: Concepts and Techniques），这本书由 Jiawei Han, Micheline Kamber 和 Jian Pei 三位作者共同编写，介绍了数据挖掘的基本概念和技术。该书已成为数据挖掘领域的经典教材，包含了大量的数据挖掘算法和应用案例。

以上书籍均为经典教材，被广泛应用于学术研究和工业应用，推荐阅读。

到这里，利用chatGPT作为工具去了解一个行业的方法就介绍完了。