工欲善其事，必先利其器。

沟通能力、交际能力十分重要 要善于与人沟通，与人的一些connection能帮到许多。 找老师要一个 ML/multimodal/LLM 的项目做做科研。

1.第一个问题 我有一些问题：市面上有一些提升记忆的书（比如魔术记忆），也有一些高效学习的方法论（比如《如何高效学习》）。但那种提升记忆在多大程度上有助于学习的真正理解、记忆、加工，又有多少人真正地达到那种夸张的记忆程度并且真正高效学习？我所了解到的是，很多记忆冠军的学习成绩并不行，因为单纯的记忆并不能代表深刻的理解。

2.第二个问题 请你认真思考下面这个问题：人是被客观因素驱动学习的，主观也得有客观上的因素（比如经常接触），那么有个问题，实践上的有效践行主动提取、间隔复习、交错练习的驱动是什么？那么你要如何看待因为听说主动提取、间隔复习、交错练习有效果，而去刻意按照感觉上是那样地去学并且幻想自己在高效学习？一般这个要是有真正的客观行为驱动的，不受主观因素动摇的，比如写笔记、做题，但那也不足够

3.第三个问题 那么具体而言，这个客观驱动如何得到？现实中存在着这些问题：比如在学校学习一门课程，有作业、PPT、教材、实验lab、期末考试。但是评价体系里把作业的完成情况、实验lab的完成情况纳入评分，所以从应试拿分的角度来说往往都会导致为了拿到满分、高分而开卷完成而非闭卷暴露失败，因为显然学生不会让自己的暴露失败引发实质上的失败。因此往往不能依靠学校作业、实验lab代表自己的独立提取能力、独立解决能力。那么也就是说要自己构建客观驱动或者找寻合适的材料。比如我想到一个草案，在网上、自己下载的资料里有厚教材、讲课PPT、别人写的笔记，我可以以问题的形式面向笔记组织，看自己的情况以问题、线索为核心，让自己回忆。这里要引出另外一样东西，就是人很难有效地进行无线索回忆，起码要面向问题，不能说让我回忆一下这本书第一章是什么、第一节是什么、第一段第二段是什么这样子，这样成了背书，完全宽泛、只是回忆、貌似理解。自己构建客观驱动我想到的就是这个有问题会比较好，但是是要自己构建（可能有什么问题不清楚）、还是让AI构建（但是不确定可不可靠）、还是在网上能找到契合的材料（完美契合应该是不存在的）。还有像这个交错练习，客观材料、现实问题怎么找？也许目标不同，需要的材料也不同。比如面向学校课程拿到成绩需要的是针对性强的题目、历年卷、教师的PPT作为原材料，需要想办法利用构建客观驱动。面向长期的知识掌握、迁移应用，打Kaggle、Leetcode、发论文，这样子重要的是知识的掌握和迁移能力。也许人有必要跳出应试思维，但GPA总归是重要的，跳出应试思维做真正的研究、掌握真正的知识并能迁移应用是人生更为重要的东西

这个问题GPT回答的空话很多。但是核心应该是建立2个系统。 A：面向应试，保证GPA，目标只是完成课程要求，不能算作能力证明系统。 B：真正的能力提升，面向知识的掌握，目标是掌握应用、迁移能力。能够解决现实问题。材料开放，也就是真正的学习。

记笔记吧，免得忘了

它把交错学习说成是解决一个真实、非标签化、混合的问题

间隔复习并不是盲目地不停重复以增加熟悉感，而是在遗忘的边缘再次主动提取。所以会让人经历“忘了”。

有个错觉易犯，就是以为痛苦代表着成长。但真正重要的是有益的必要的痛苦（那是由失败暴露、“忘了”等所引发的），而非无意义的自我折磨。

还要避免一个误区：把名词方法当成标签作为评价指标。应该关注的是结果检验而不是过程是什么标签。

关于GPT提到的暴露失败、面对失败，那是确实有益、也让人想逃避的。

虽然人主动提取是很有益的，但是人也没法无线索思考。最好是有线索、有提示进行引导。避免完全、详尽的信息。只需要线索、提示。

综合考虑，我想到的一个有效的东西是以问题的方式组织知识，只放置问题，让人回答。用问题检验。问题包括直接回答式、要求讲解式、无标签式（没有细分框架、方法提示， 比如期末考试题而非明确对应小节题目）

很多真正高效的学习方式往往都是损害短期体验的，对长期学习有利。短期的奖励系统会奖励人追求掌握感、熟悉感、进步感，而长期的学习却往往要经历失败暴露、“忘了”、正确率暂时下降、不熟、笨拙。 主动提取让人经历失败暴露 间隔复习让人经历“忘了” 交错练习让人正确率暂时下降 变式训练让人感觉不熟 闭卷输出让人感觉笨拙

而伪高效学习往往让人感觉相反： 重看让人感觉熟了 抄写让人感觉投入

所以，人应当依靠客观驱动而不是主观评价。如果人不是依据客观的驱动，而是依据主观的感觉，往往会被即时感觉蒙骗。而即时感觉往往是错的，不应作为评价指标。所以如果人依据当前的主观感觉来驱动往往会走向错误的学习道路。

核心在于客观驱动，还有恰当的评价体系。用独立复现能力作为评价指标而不是即时感觉。

读书：

卡点：
一句话写清哪里不懂。

类型：
术语 / 动机 / 算法步骤 / 证明细节 / 做题不会

优先级：
现在必须解决 / 可以挂起 / 做题后再回

下一步动作：
翻前后 2 页 / 查教材某节 / 问 AI / 做一道题

截止时间：
给它 5~15 分钟，不无限拖

这会比“凭感觉处理不懂”稳定得多。