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这位科技公司 CEO 在印度一个椰子农场雇了 40 个村民。 没有简历。没有名校背景。 所有人都说他疯了。 而今天？他的公司市值已经超过 10 亿美元。 这是一本震惊硅谷的“天才行动手册”：🧵 https://t.co/x6s3rXhxSh
看了Anthropic 的公告，如果追踪他们近期的几篇关于LLM安全的文章，其实能够理解到，用LLM做evil方向的产品，方法上是可能的，结果是可怕的。 但这么赤裸裸的表达反华，非常有投诚的味道。 “ When these entities access our services through subsidiaries, they could use our capabilities to develop applications and services that ultimately serve adversarial military and intelligence services and broader authoritarian objectives. ” 美国有很多在价值观上就反华的学者，最近被邀请参加各种纯粹的学术会议作speaker，例如贴图的这位。把政治意识形态强行挤入AI研究，感觉非常不好。
🚨 你的笔记本有了超能力。 Google 一周前为 NotebookLM 推出了重磅升级。 有的是全新功能，有的是优化改进，但每一个都强大到离谱。 以下是 10 个不容错过的炸裂功能👇 https://t.co/aDizoS4cod
推荐看看，专业程序员写提示词是不一样的，更精准，引用一目了然👍 我以前用 Cursor 也这么写，要精确的引用，现在用 Claude Code 简单省心多了，一般只是关键的文件引用一下，其他的都是让它自己去找，CC 在找代码补气上下文方面相当强。 对于不那么专业或者想偷懒省心的话，我的建议是这样的： 首先一定要配合 git，因为 CC 没法回滚代码 有了git，养成好习惯每次让 CC 更新代码前 commit 一下，你也可以加到 Claude MD 文件，让它每次完成任务都帮你 commit 配合好 git 就放心的加 --dangerously-skip-permissions 参数，别中间还要确认，CC 最佳实践就是抽卡，也就是你也别想太多太细，先扔个提示词让它写个版本试试看，然后根据结果再调整，要么追加一点要求，要么回滚调整提示词重试 对于复杂一点的任务，shift + tab 两次进入 plan mode，先让它定个任务计划，确认计划没问题再开始，这样可以有效避免走岔 写好的代码要审查，不要偷懒，审查配合 VSCode 的 源代码对比视图最直观，GitHub Desktop 官方客户端也不错。审查的时候小问题手动就修改了，也不一定要再让它继续。 让 CC 写单元测试代码或者修复单元测试，要告诉它怎么运行验证单元测试（只运行单个测试文件），这样它就会在写完单元测试代码后运行验证，如果出错了就自己修改，知道运行通过。当然也要审查，有时候它会为了通过测试“不择手段”。 改 bug 的话，最好就是把错误日志扔给它，那种有错误堆栈的最好，有错误信息、代码行、文件路径的最好，CC 能精准的定位到文件和可能的错误位置。 如果没有错误日志就难一些，最好还是先人工复现，能复现后告诉 CC 重现的步骤、期望的结果、实际结果，可以配合截图。 CC 的截图很坑，Mac 上是 Ctrl + V 而不是 CMD + V，新手很难知道。但截图很有用，在做 UI 的时候，一图胜千言。 用 CC 或者 AI 做项目，多用流行的技术栈，比如 React、Nextjs、shadcn/UI、Tailwind CSS 这些，效果最好，你不需要教它 API 怎么写。 如果需要引用外部文档，最好手动把相关文档复制粘贴过去，而不要让它自己联网检索，因为网页内容无关信息太多，不如手动复制粘贴精准。也可以本地建一个文档，让它可以直接读取。
快手在视频上的布局越来越全面了啊，这几天开源了 Kwai Keye-VL-1.5-8B 模型 除了支持图像识别以外，视频理解能力也很强，加上 8B 的大小非常适合本地部署用来做视频标注和内容识别。 我试了一下，给了一个是描述视频画面内容以及查找分镜时间和每个分镜的内容描述都做的不错。 模型主要优势有： 短视频理解：在Video-MME的短视频子集测试中，Keye-VL-1.5-8B获得81.2的高分，超过了GPT-4o及同类模型。 视频定位能力：能够在一个26秒的短视频中，将目标物（如包）出现的时间段精确定位到0.1秒级别 视觉推理能力：能够理解视频中相对复杂的行为动机比如论文案例里面可以从两只狗的行为推测动机。 模型核心创新主要有下面几个方面： 针对视频内容动态且信息密集的特点，Keye-VL-1.5 提出了一种新颖的“Slow-Fast”视频编码策略，以有效平衡空间分辨率和时间覆盖率。 慢速通路以高分辨率处理视觉变化显著的关键帧，而快速通路则以较低分辨率但更高的时间覆盖率处理相对静态的帧。 另外模型采用了精心设计的四阶段渐进式预训练流程，系统性地将模型的上下文长度从8K扩展到128K，可以理解更加复杂的视觉信息。 在后训练阶段为解决冷启动问题，模型设计了一个五步自动化流水线来生成高质量的长链思考数据，包括数据收集、问题重写、多路径推理生成、双层质量评估和人工指导改进。 引入了“渐进式提示采样”机制来处理困难样本，即当模型多次回答错误时，在提示中给予不同层级的提示，以提高训练效率和模型推理能力
昨天拜访了一位外贸行业的前辈，17个年头的外贸人，他现在在探索开发ai SaaS和外贸的SEO。原来当老板也能很开心~ 交流了一个下午，思维很是敏捷和跳跃，如数家珍的行业故事和个人辛酸，对于ai，建站，选品，APP开发，股票，玄学，佛学，都有一定的见解，确实很聊的来。印象最深的是，一下午的笑脸相迎，和我接触到的其他老板相比似乎气质上更加从容和优雅，原来当老板也可以很开心~ 对于我这个上门跨境求教的后辈也做了一些建议。 给我的行业建议太多：找到能让自己开心的赛道，然后走出纵深。外贸还能做几年，劝我低客单的赛道早点换，如果外贸和ai SaaS，建议我选ai...因为一天只有24小时，找圈子跟对人，一两个人就够了。然后就是找赛道找对的人完成了，不需要事事亲力亲为，要学会借力。还透露了一个我之前没观察到的事情，一般能赚钱的人能量场是稳定的，而能量场起伏很大的，大概率不容易成功。让人如沐春风的说话方式，既是天赋也是能力，自问我的沟通艺术不是很强~但是咋说的，这里面有一个共识，说话让人如沐春风的，大都混的不差。 给我的人生建议：生命只有一次，要尽可能的去体验，不念过往，不焦虑未来，活在今天~早生小孩，最好两个~最后，下次去拜财神庙的时候，要注意墙上和柱子上的字，里面有财富密码😬
谷歌一周前发布 NanoBanana 人们创造出了各种疯狂的新玩法。这是一场颠覆性的变革。 10 个疯狂的例子： https://t.co/UVbS4MNrwH
靠谱、优秀的年轻人始终是稀缺的，碰到了就不要犹豫，给他打钱做事就行了。 这是给自己安排了投资经理新角色之后的第一单，大丽会出奇迹， 吗？😅 https://t.co/vlPznDbJbf
Claude这家公司怎么对中国那么排斥?它的老板当年在百度还工作过呢。 是不是被荼毒太深?看到了很多黑暗面？
claude发表的公告说，不对中国卖服务了，提出个问题： google和微软，与新一代美国企业，对华态度是完全不一样的，这两家公司虽然几经波折，也面临过当年民粹之类的时间，但是对华其实一直都是很友好的。 问题来了： 是因为对华友好，本身足够厉害，中国市场足够大，他们靠中国市场，进一步加深了护城河？ 还是因为这些公司能够对中国市场一视同仁，才能做这么大？ 你不要说这些公司离开中国市场一样厉害，中国市场给他们贡献了不低的营收的，谷歌其实在中国有运营，只是你们很多人不知道。
推荐阅读：《产品经理必读：AI智能体架构指南——为什么能力强不等于用户爱用？》 为何你的AI能力很强，用户却不爱用？这篇文章给你答案。 你是否也曾困惑：自己负责的AI智能体明明技术指标优秀——准确率高达89%，响应飞快——但用户在遇到第一个稍微复杂的问题后，就毫不犹豫地选择了人工客服？ 文章一针见血地指出，用户是否信任并持续使用一个AI智能体，关键往往不在于功能有多“聪明”，而在于产品经理在架构层面做出的决策。 这篇指南将带你清晰地了解： 四大架构层面： 从记忆、集成、能力到信任，理解你的每个产品决策如何最终塑造用户体验。 主流编排模式： 无论是简单的单智能体，还是高效的技能型架构，你将知道如何为你的产品选择最合适的实现路径。 一个反常识的信任策略： 文章揭示了一个核心洞见——用户信任的并非一个永远正确的AI，而是一个能坦诚承认自身局限性的AI。 对于任何想要打造用户真正“爱用”而非仅仅“能用”的AI智能体的产品经理来说，这篇文章都值得一读。它将帮助你从根本上构建一个既强大又值得信赖的AI产品。
anthropic 昏招频出啊，降智、发个公告恶心老中，opus 4.1 比不上 gpt-5 high, sonnet 4 被国产开源大模型追上。 快倒闭吧，别他妈在刷存在感了。 https://t.co/ybfPgnfYe1
🚨突发：这个 AI 工具不需要创作者也可以制作内容。 CapCut 现在可以将一段纯文字一键变成：视频 + 配音 + 剪辑成片。 不需要麦克风、摄像头、剪辑经验。 你甚至可以搭建一个“无人出镜”的 YouTube 频道，月入 $10,000+。 👇这是详细操作：
测了一下 toolcall 稳定性了很多，在cc中编辑进度到一半突然停住的问题也少了。 后面可能会出一期 claude code / codex but 中国大模型
23年：35岁中年危机，大量失业 24年：AI降本增效，提升效率 25年：AI技术比应届生强，好像得找35岁有经验的小组长来管理这些AI，不然架构出问题
看到以前在 Web2 公司对接过的媒体账号在写 Web3 这个话题，合理怀疑是 OKX 的软广👀 虽然我不是大厂出来了，但也看到很多共鸣。 1️⃣很多业务都是海外的，在 Web3 可以和不同的人打交道，接触到各种各样不同文化背景的人，了解外面的世界，这在很多国内公司难以体会的 2️⃣人的兴趣爱好是很广的，在这个赛道上能选择的角色和自己的定位也是很广的，可能最难的还是你真的想明白了自己要干什么。” 3️⃣这里需要你有类似‘六边形战士’的能力，你要自己跳出这个规划好的小圈子，探索更多东西。 4️⃣Web3世界没有难以逾越的阶层高墙。即使刚刚加入Web3的新人，也有机会与领域里“大佬”级别的人物一起讨论前沿技术和时新概念，碰撞想法，“在传统的企业里很难有这种关系 从 Web2 到 Web3，不是在换工作，而是一场意义迁徙。这里看似门槛低，但实则门槛很高。共勉吧大家，真正的去中心化还有很长的路要走，不要进来了就懈怠了。你的挑战才刚刚开始，从你进圈的那一刻。
anthropic禁止中国控股公司使用其模型 简直是倒行逆施 😡 https://t.co/36qIZWn2pI
有时候挺想不明白的 家里磨豆机电池不太行了，就不想再买充电款了，想换个新的。因为这种一两百块的东西，会被我老婆骂一顿，说我浪费钱。 前两天这个女人给小孩买早教课，刷8K块眼睛都没眨一下。前两天说保险费要涨价了，给家里所有人买了一堆人寿、医疗的保险。几万块钱随便就花出去了。还想花十几万买理财险。 我是真不明白了，这些钱能买多少个磨豆机？
月付55rmb 超划算订阅 ChatGPT Plus 实录教程 因为想用 codex，需要 Plus 订阅，折腾了一下，最终花费55rmb 订阅成功，记录分享一下全流程 首先注册一个新的苹果账号，地区选尼日利亚，邮箱我是新注册的163邮箱，电话就用自己的+86手机号 然后咸🐟上买礼品卡，一个月 plus 订阅费是9900奈拉，卖55rmb 左右 手机登录app store ，激活礼品卡 激活成功后打开 ChatGPT app 登录进去订阅即可 注意如果弹出 invalid address，就去搜一个尼日利亚地址生成写进去
终于有了 ChatGPT 现在支持分支对话，你可以提出其他问题不用担心偏离原来的方向 https://t.co/GmSISmhF74
分享一个非常完整的n8n 开源项目：从n8n的工作流搭建、到外部FastAPI接口的开发、到知识库 FastGPT 的连接、到存数据的飞书 跑完后，将打通自动化流程的任督二脉。 https://t.co/YpDmWkBr6v
好消息：由于我持续一个多月琢磨 vibe coding 并分享，今天终于接到活了，有个公司要请我去给他们的程序员分享 vibe coding 的心得和踩坑经历。 坏消息：是自己公司发出的邀请，只报销机票不给钱，说预算不足。 哎，舍不得花钱还想学真东西😅
明天晚上8点直播，现在征集提问。 他的增长案例真的有点猛： • 小红书从O起号，15天做到 1w+关注。 • X（前Twitter）从0起号，一年做到10w+关注 https://t.co/jf74qGR1wc https://t.co/XN0fYpiuIC
nano banana 处理图片真的强，我这个只花了一天时间做的相机 App，早上同事已经拿去拍能卖钱的产品了，要说不足，那就是不能保证每次都成功，偶尔会返回文本🤪 https://t.co/fdttBwuRMY
2025年，我要做一个海盗 平时是老实本分小渔民 看准好机会，就从船舱里拿起大炮 干他娘的一票，狠狠撕一块肉下来
3–2–1 说话技巧：帮你立刻告别啰嗦 你有没有过这样的经历：被突然cue到，脑子一片空白？或者一开口就说个不停，却不知道重点在哪里？沟通教练 Vinh Giang 在视频里分享了一个超简单但特别实用的框架：3–2–1。当你需要即兴发言、没有准备时间时，就用这个方法来组织思路： 说 一个核心观点 提出 两个角度/对立面 给出 三个具体步骤 这样一来，不管什么话题，你都能立刻让内容变得有条理，听起来简洁又有逻辑。 对我来说，这个方法和我正在做的 JaM App 完美契合。它特别适合练习"随机话题一分钟演讲"，学员只要套用这个框架，就能迅速提升表达的清晰度。更让我兴奋的是，这类框架完全可以整理成一个资源包，甚至发展成 JaM 的课程或增值产品。
“人类说谎的时候，由于需要付出努力来编造和压制矛盾信息，会比说真话会产生更高的认知成本。” 那么，大模型会不会说谎？ 如果把hallucination定义为单纯的傻，LLM的说谎行为则隐含着为了达到某种目的的intend，大模型如果有这种intend，会带来比幻觉更加严重的安全问题。 分享论文： [ Can LLMs Lie? Investigation beyond Hallucination ] 文章发现，当 LLM 被提示说谎时，模型会将内部计算（作者称之为 steel compute）重新分配给特定中间层，这证明内部工作量不同。 这与人类说谎的额外认知成本以及大脑的特殊区域控制联系了起来。 日夜陪伴愚蠢人类的 AI，它可能真的会对我们撒谎。
很多我接触过的男同胞，在成长过程中，并没有真正从母亲那里得到一门“人性的课程”。其实不少育儿书里都有这个观点：人性来自于母亲长时间，密集接触式的抚养行为。保姆，学校都无法替代。 缺少了床边的故事，缺少了对人性的解读，缺少了母子一同观看的剧情片与共同演绎的小剧场。 对男孩子而言，最早、也最合适的情感启蒙老师，本该是母亲。 在国内有文化的母亲大多被迫走向职场，忙于挣钱，追求利益最大化；而留在家中的母亲，如果缺乏文化滋养，能传递的内容有限。就是一个不停的在做家务的影子。 结果就是：男孩成长过程中，往往在情感理解与人性体察上留下空白。 我来到美国才发现很多中产家庭：母亲要承担起大量教育职能，尤其是精神与情感层面的引导。课外阅读、艺术熏陶、价值观启蒙——全是母亲的工作。带着孩子去图书馆打卡的都是妈妈。
硅谷惊变：12万张H100的挽歌 小短剧来了，完整三集一次发布 由纳米AI制作，提示词见评论 https://t.co/Ozm37pUrYD
太抽象了 我现在在香港，连着酒店的wifi CHATGPT是不能用的，Gemini是不支持的。 我还要打开自己中国移动的漫游，连上新加坡节点才能用。😂😂😂
人类有一种特殊学习方式，叫感同身受。 共情，共理，共鸣。 我是后来才发现我成长的路径有点特别。 我有一个当工程师但是内心极度文青的妈。家里几百本世界名著，但是她盯准几本反反复复的看，看了还哭。再买VCD来放，简爱能放几十遍，到了某个节点，还要倒回去再看一遍。然后开始说，她喜欢谁，不喜欢谁。这人怎么怎么。 这才是真正的感情学习。尤其是小的时候。小孩子是不能讲理论的，全世界的小孩子都是从故事里学道理的。小红帽，白雪公主。没有人家是从心理学从小教男孩子“如何预防捞女”。 我可能很早发现我内心其实是个小男孩，是从狄更斯的雾都孤儿和远大前程。主角是小男孩，我有一种非常能共鸣的代入感。这也是我中学的时候遇到哈利波特居然能靠牛津字典把原著给啃下来的动因，因为主角是一个小男孩。 心理学学的人多了去了，都获得了共鸣与情感吗？ 功利性的学习，效果一直都不好。人需要一种发自内心，极致的感同身受的动力。
容易遇到“捞女”跟文科理科没关系吧，还是谈恋爱晚了谈恋爱少了，早点谈多谈，至少多接触异性就不容易被美色迷糊，本质还是 RL（强化学习）+ 运气（概率）
请教一个大佬什么是竞争优势。大佬说： 竞争优势，就是做竞争对手做不了的事。 可什么是竞争对手做不了的呢。对 AI 创业公司来说，貌似并不存在，特别是 To C 应用领域。比如 Manus 能做的，Genspark 跟进飞快。 最终变成了比拼组织的执行力，比速度。我比你快，就是你做不了的事。 还有个方向，就是去做真正非共识的事。竞争对手不认可的，往往就是竞争对手做不了的。 不同的团队，不同的产品，有不同的路要走。
吴恩达老师：市场上，懂 AI 的开发者供不应求。但与此同时，刚毕业的计算机专业学生失业率却在上升。这是因为大多数大学的课程还没跟上时代，没能告诉学生们，在 AI 工具的加持下，编程工作已经变得多么高效。 每当我面试 AI 工程师——那些擅长构建 AI 应用的人才时，我主要看重他们这几项能力： - 能否借助 AI 助手，快速开发软件系统。 - 能否运用 AI 的基础模块（比如提示词工程 (prompting)、检索增强生成 (RAG)、评估 (evals)、AI 智能体 (AI Agent) 工作流和机器学习）来构建应用。 - 能否快速构建原型并迅速迭代。 一个具备这些技能的人，他的产出能甩开那些还在用 2022 年老方法写代码的程序员好几条街。我每周都会和一些大公司交流，他们非常希望能招聘到几百个甚至更多拥有这些技能的人才。许多创业公司也是如此，他们有好点子，但就是缺人来实现。随着越来越多的企业拥抱 AI，我预感这种人才缺口只会越来越大！ 但矛盾的是，计算机专业的应届毕业生正面临着更高的失业率。当然，比起其他大多数专业，计算机学生“大材小用”（指毕业生从事不需要大学学位的工作）的比例仍然较低。这就是为什么我们一边听到计算机毕业生找不到工作的抱怨，另一边又看到市场疯抢 AI 工程师，薪资水涨船高。 这就像编程从打孔卡片进化到键盘和终端的那个时代。一开始，雇主们还会继续招聘打孔卡程序员，但最终，所有开发者都必须拥抱新的编程方式。AI 工程也正在掀起一场类似的巨大变革。 有一种刻板印象，认为那些“AI 原住民”应届生比经验丰富的开发者更厉害。这话有一定道理。有好几次，在招聘全栈软件工程师时，我最终选择了一个精通 AI 的应届生，而不是一个还在用 2022 年老方法工作的资深开发者。 但是，我所认识的最顶尖的开发者，并不是应届生（对刚毕业的同学没有不敬的意思！）。他们是那些始终紧跟 AI 变革、经验丰富的开发者。当今效率最高的程序员，是那些既深刻理解计算机、懂得如何架构软件、能够在复杂情况下权衡利弊，*又*熟悉最前沿 AI 工具的人。 没错，2022 年的一些技能正在变得过时。比如，很多我们过去必须死记硬背的编程语法，现在没那么重要了，因为我们不再需要那么多地手动敲代码。但是，就算 30% 的计算机知识过时了，剩下的 70%——如果能与现代 AI 知识相结合——才能真正造就一个高效的开发者。（就像打孔卡被淘汰后，对编程的基本理解对于用键盘打代码依然大有裨益。） 不理解计算机的工作原理，你不可能单靠“凭感觉编程” (`Vibe Coding`) 就走向卓越。基础知识依然至关重要。对于那些既懂基础又懂 AI 的人来说，工作机会多到数不清！
昨天看到几个推友在讨论，男程序员容易遇到“捞女”的问题，类似翟欣欣这一类的案例。其实，这也是文科思维缺乏的表现。 因为文科思维不只是逻辑和语言，它更像是一张网，能把人与人之间的细微情感联动起来。一个高感知的人，可以捕捉到那些隐藏在言语背后的信号：她对你的不耐烦，她对你家庭背景的轻视，她对你喜欢的游戏投来的那种恨屋及乌式的厌恶，她在说“我爱你”时眼神里的敷衍、嘴角的冷漠，甚至你在生病和不舒服时，她流露出的毫不在意。这些细节，其实全都写在她的情绪和肢体之中。 如果一个人完全察觉不到这些，只听语言表层的“我爱你”，而分辨不出真假，那就是文科思维差的直接体现。 就有人能看出谁是真心谁是假意。 一个人是无法在长期的亲密关系中假装的。
宝玉
高效学习：构建知识的20条黄金法则（浓缩精华版） 学习的速度，很大程度上不取决于你多聪明，而取决于你如何组织知识。方法得当，学习效率可以提升数倍。以下20条法则是构建高效知识体系的基石，它们按照重要性排序，越靠前，越是人们容易犯错或收益越大的地方。本文假设你会使用“间隔重复”类工具（如Anki, SuperMemo等）进行复习。 核心法则：让记忆变简单 前16条法则都围绕一个核心思想：把知识变得简单好记。 1. 理解之前，不要记忆 这是最重要的一条法则。记忆你不理解的东西，是在做无用功。这就像一个不懂德语的人，试图背下一整本德语历史书。就算他做到了，他对历史本身还是一无所知，而且这个过程会耗费巨量的时间。 在日常学习中，我们常常因为教材写得不好或者时间紧迫，就开始“囫囵吞枣”。这种行为不仅效率低下，而且学到的知识毫无价值，无法应用和推理。你必须先花时间去理解一个概念，搞清楚它的来龙去脉、前因后果，然后再去记忆相关的细节。 • 行动指南： 遇到不理解的内容，停下来！去查资料、看视频、问老师，直到你真正弄懂为止。不要把希望寄托于“背下来以后自然就懂了”。 2. 先学习，再记忆 在记忆零散的知识点之前，你需要先建立一个“全局观”。想象一下拼图，如果你不看盒子上的成品图，而是直接拿起一块块碎片就想硬拼，那会非常困难。学习也是一样。 你应该先通读相关章节，了解整个知识框架（比如“内燃机的基本原理”），在脑中形成一个简单的模型。然后，再把这个框架中的关键细节，制作成一个个具体的问答卡片来记忆（比如“是什么推动了内燃机的活塞？”）。这样，每个知识点都不是孤立的，而是有组织、有联系的，记忆起来会快得多。 • 行动指南： 不要一上来就扎进细节。先快速浏览一遍材料，了解主题的整体结构和核心思想，然后再深入学习和记忆。 3. 从基础开始，层层递进 第二条法则提到的“全局观”或“知识框架”，一开始越简单越好。不要试图一下子掌握一个复杂而精细的模型。从一个最简化的版本开始，然后在这个基础上慢慢添砖加瓦。 永远不要轻视基础知识。即使它们看起来显而易见，也值得花时间去记忆。因为基础知识是我们构建更复杂知识的基石。忘记一个基础概念，可能会导致建立在其上的一整套知识体系的崩塌。而记忆基础知识的成本非常低，它们通常很简单，复习几次就能牢牢记住。相比之下，你学习中50%的时间，可能都花在了攻克那最难的3-5%的知识上。在基础上多花一点时间，绝对是稳赚不赔的投资。 • 行动指南： 无论学习什么新领域，都从最核心、最基础的概念开始。确保你对这些基础了如指掌，再去挑战更高级的内容。 4. 坚守“最小信息原则” 这是将复杂知识变简单的核心技术。它的意思是，你制作的每一个记忆卡片，都应该尽可能只包含一条最小化的信息。 • 为什么简单才好记？• 单一路径： 记忆一个简单的知识点，大脑每次回忆时激活的神经通路几乎是固定的。这就像在一条路上反复走，路会越走越清晰。而复杂的知识点，每次回忆时大脑走的路径可能都不同，各种信息互相干扰，记忆就很难稳固。 • 精准复习： 如果一个卡片包含两个知识点（A和B），其中A简单，B困难。为了记住B，你不得不按照B的复习频率来频繁复习整个卡片，这就浪费了复习A的时间。把它们拆开，A和B就可以各自按照自己的最优间隔来复习，大大节省时间。 • 糟糕的例子（复杂）： 问：死海有哪些特征？ 答：死海是位于以色列和约旦边界的盐湖，海岸线是地球最低点（-396米），长74公里，含盐量是海洋的7倍（30%），高密度能让人浮起，因盐度太高只有简单生物能存活。 • 优秀的例子（拆分后）： 问：死海位于哪里？ 答：以色列和约旦边界。 问：地球表面的最低点是哪里？ 答：死海的海岸线。 问：死海的平均海拔约多少？ 答：海平面以下400米。 问：死海的含盐量大约是海洋的多少倍？ 答：7倍。 问：为什么死海能让人浮起来？ 答：因为含盐量高（密度大）。 问：为什么死海被称为“死”海？ 答：因为高盐度使大多数生物无法生存。 注意： 拆分后的问题和答案都非常简短。我们的目标是让每次回忆时，从大脑中提取的信息量最小化。长期来看，知识点越简单，记忆效果越好。 5. 挖空填空，简单有效 如果你觉得遵守“最小信息原则”很难，那就用“挖空填空”（Cloze Deletion）。这是一个能快速将书本知识转换成记忆卡片的强大工具。它指的是将一个句子中的关键词挖掉，让你去填充。 • 例子： 原始句子：“1991年，苹果和IBM共同投资4000万美元成立了Kaleida公司，旨在创造一种多媒体编程语言Script X。” • 可以制作的挖空卡片： 问：1991年，...和IBM共同投资4000万美元成立了Kaleida公司。 答：苹果 问：1991年，苹果和IBM共同投资...成立了Kaleida公司。 答：4000万美元 问：...年，苹果和IBM共同投资4000万美元成立了Kaleida公司。 答：1991 问：Kaleida公司的目标是创造一种名为...的多媒体编程语言。 答：Script X 这种方法能让你轻松地从一段话中提取出多个、符合最小信息原则的知识点。 6. 善用图像 人脑的视觉处理能力远超语言处理能力，“一图胜千言”是有科学依据的。一张图片所包含的细节和信息，我们往往能毫不费力地记住。在学习中，尤其是在解剖学、地理、化学、历史等领域，善用图片可以极大地缩短学习时间。 思维导图（Mind Map）之所以流行，也是因为它利用了大脑对图像和空间关系的强大记忆能力。 • 行动指南： 在制作卡片时，想一想：“这个知识点能用一张图来表示吗？” 能用图就尽量用图。 7. 运用助记技巧 助记技巧（Mnemonic）是各种能让记忆变得更容易的“花招”。比如用谐音、编故事、首字母缩写等方法。这些技巧的效果惊人，一个普通人经过训练，也能记住一副扑克牌的顺序。 但是，请记住：助记技巧解决的是“快速记下”的问题，而学习的真正瓶颈是“长期留存”。要实现长期记忆，你依然需要间隔重复。不过，在学习的初始阶段，尤其面对一些枯燥无味的信息时，助记技巧是你的得力助手。随着练习，使用助记技巧会逐渐变成一种下意识的习惯。 8. 图片挖空 和文字挖空类似，图片挖空（Graphic Deletion）是把图片的一部分遮盖起来，让你回忆被遮住的是什么。这在学习需要识别位置和部件的学科时极为有效。 • 例子：• 解剖学： 用一张人体骨骼图，遮住“肱骨”，提问“这里是什么？”。 • 地理学： 用一张世界地图，遮住巴西，提问“这个国家是？”。 同一张图片可以被用来制作几十个不同的卡片，每个卡片提问一个不同的部分，效率非常高。 9. 避免集合 集合（Set）是一堆无序的东西，比如“请列出欧盟的所有成员国”。这类问题非常难记，因为每次回忆时，你大脑里蹦出这些国家的顺序可能都不同，这严重干扰了记忆的巩固。 • 解决方案： 把无序的集合，想办法转换成有序的列表（Enumeration）。比如，可以按照这些国家加入欧盟的时间顺序来记忆。 • 糟糕的例子（集合）： 问：欧盟有哪些成员国（截至2002年）？ 答：（列出15个国家的名字） • 优秀的例子（转化为有序的历史线索）： 问：1952年，除了法国，还有哪些国家加入了欧洲煤钢共同体？ 答：德国、意大利和比荷卢三国。 问：1973年，哪三个国家一起加入了欧共体？ 答：英国、爱尔兰和丹麦。 ...以此类推。 通过这种方式，你不仅把一个巨大的集合拆分成了几个小问题，还顺便学习了欧盟扩张的历史，知识点之间建立了有意义的联系。 10. 避免列表 列表（Enumeration）虽然比集合好，但如果太长，依然是记忆的难点。比如背诵一首长诗或者一个长长的化学流程。 • 解决方案： 使用重叠式挖空填空来拆解它。 • 学习字母表的例子： 问：字母表的前三个字母是什么？ 答：A B C 问：请填上缺失的字母：A ... C ... E 答：B, D 问：请填上缺失的字母：B ... D ... F 答：C, E ... 这样，你每次只需要专注于一小段序列，而不是整个冗长的列表。在每次复习完一个小片段后，再完整地背诵一遍，你会发现整个过程变得轻松愉快。背诗也是同理，如果总在某一句卡壳，就把它和它的上一句、下一句做成挖空卡片来重点攻克。 11. 对抗记忆干扰 当你学习两个相似的东西时，它们很容易互相“打架”，让你混淆。比如，你可能分不清 historic（有历史意义的）和 historical（与历史有关的）的区别。这是遗忘最主要的原因之一。 干扰的发生难以预测，最好的办法是在它造成严重问题之前，就主动预防和消除它。 • 应对策略：• 让知识点更明确： 使用例子、图片、个人经历等来区分相似概念。 • 遵守最小信息原则： 知识点越简单，越不容易与其他信息混淆。 • 及时消除： 一旦发现自己混淆了两个知识点，立即把它们找出来，专门制作卡片来对比区分，不要拖延。 12. 优化措辞 卡片上问题的措辞，应该像一把精准的钥匙，能立刻打开你大脑中那把正确的锁。措辞必须简洁、明确、直指核心。 • 糟糕的例子（啰嗦）： 问：1985年，Aldus公司凭借PageMaker开创了桌面出版。后来，由于未能改进，丹佛的哪家公司超越了它？ 答：Quark • 优秀的例子（精炼）： 问：在桌面出版领域，哪个公司超越了未能改进的PageMaker？ 答：Quark • 更好的例子： 问：PageMaker的市场输给了谁？ 答：Quark 删除所有不必要的背景信息。这些额外信息只会拖慢你的反应速度，甚至产生干扰。如果其他信息也很重要，请把它们制作成单独的卡片。 13. 关联其他记忆 把新知识和你已经知道的东西联系起来，能极大地增强记忆。这能为新知识提供背景，减少干扰，并使其更容易被大脑“接纳”。 • 例子（学习单词 cringing - 谄媚的）：• 不好的提问： （贬义词）形容无耻地意识到自己缺点并乞求的样子。 • 好的提问： （贬义词）形容一种无耻地谦卑（humble）和恳求（supplicant）的样子。 如果你已经认识 humble 和 supplicant，用它们来解释 cringing，就能更快、更准确地锁定新词的含义。 14. 个性化并提供实例 将知识与你自己的生活联系起来，是最高效的记忆术之一。个人经历是独一无二的，能提供强大的记忆挂钩。 • 例子（学习单词 divan - 沙发床）：• 不好的提问： 没有扶手和靠背的软床叫什么？ • 好的提问： 那种没有扶手和靠背的软床（就像我朋友小明家的那种）叫什么？ 如果你对小明家的那张沙发床有清晰的印象，这个个人化的例子会比任何抽象的定义都更容易记住。 15. 借助情绪状态 情绪能极大地增强记忆。能唤起你强烈情感（无论是喜悦、震惊、悲伤还是愤怒）的例子，都能让知识点变得更“刻骨铭心”。 • 例子（学习单词 banter - 轻松的玩笑）：• 不好的提问： 一种轻松、开玩笑的交谈。 • 好的提问： 形容那种轻松、开玩笑的交谈（比如你看过的那部喜剧电影里主角和朋友的对话）。 一个生动、带有情感色彩的例子，能帮你把抽象概念具体化，从而将学习时间缩短数倍。 16. 使用情景提示 为你的知识点添加一个简单的“标签”或“前缀”，来告诉大脑它属于哪个领域。这能帮助大脑快速进入正确的“思维频道”，避免混淆。 • 例子： 缩写 GRE 可以指“美国研究生入学考试”，但在生物化学里指另一种东西。• 不好的提问： 在生物化学中，GRE代表什么？ • 好的提问： 生化: GRE 这个 生化: 的前缀就像一个开关，能瞬间把你的思维调整到生物化学的语境下，避免你先想到“研究生考试”，从而减少了反应时间和干扰。 高级法则：优化与管理 17. 适当的冗余是必要的 “最小信息原则”不等于“信息量最少”。在某些情况下，适当的重复和补充是受欢迎的，甚至是必须的。 • 主动与被动记忆： 学外语时，你不仅要能“看英文说中文”（被动），还要能“看中文说英文”（主动）。所以 phone -> telefono 和 telefono -> phone 这两张卡片都是必要的。 • 补充推理过程： 在学习一个数学问题的解法时，你可以在答案中包含关键的推理步骤。这并非死记硬背，而是为了确保你每次都能沿着正确的逻辑路径思考。 • 多角度理解： 对于一个非常重要的概念，从不同角度创建几个问题来记忆它，可以加深理解，确保在任何情况下都能回忆起来。 18. 注明来源 为你学到的知识注明出处。这在未来非常有用，比如当你发现不同来源的信息相互矛盾时，你可以追溯和判断哪个更可靠。来源还能在你需要深入研究或向他人证明时提供依据。来源信息应作为参考，一般不需要记忆。 19. 标注日期 知识是有保质期的。经济数据、科技知识、个人统计数据等都会随时间变化。为这些知识点加上日期或版本号，能提醒你它可能已经过时，需要更新。 20. 明确优先级 你永远不可能学完所有想学的东西。因此，分清主次至关重要。优先级贯穿于学习的整个过程： • 选择来源： 决定哪些书、文章或课程对你最重要。 • 提取知识： 从材料中挑选出最有价值的部分进行学习。 • 组织知识： 可以先把大量材料导入学习工具，然后根据优先级，逐步处理和优化成记忆卡片。 • 复习过程： 利用学习工具的功能，对特别重要或已更新的知识进行特殊处理（如提前复习、重新记忆、调整复习频率等），对不再重要或错误的知识进行忽略或删除。 高效学习的关键，不仅在于努力，更在于明智地分配你的时间和精力。 总结：20条黄金法则清单 1. 不懂就不学： 先求理解，再谈记忆。 2. 先学后记： 先建立全局观，再深入细节。 3. 从基础开始： 根基不牢，地动山摇。 4. 最小信息原则： 把知识拆到最简单。 5. 挖空填空： 制作卡片的利器。 6. 善用图像： 一图胜千言。 7. 运用助记技巧： 给枯燥的知识加点“料”。 8. 图片挖空： 地理、解剖学神器。 9. 避免集合： 把无序变为有序。 10. 避免列表： 用挖空填空拆解长列表。 11. 对抗干扰： 用例子和细节区分相似概念。 12. 优化措辞： 让问题像手术刀一样精准。 13. 关联旧知： 在已有知识上“添砖加瓦”。 14. 个性化实例： 你自己的经历是最好的记忆材料。 15. 借助情绪： 让情感为记忆赋能。 16. 情景提示： 用标签为大脑“导航”。 17. 适当冗余： 从不同角度巩固重要知识。 18. 注明来源： 知道你的知识从何而来。 19. 标注日期： 警惕知识的“保质期”。 20. 明确优先级： 把精力用在刀刃上。
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