#费曼学习法

宝玉
2周前
很荣幸被评选为微博2025最具影响力AI大V,还是写点什么感谢一下支持我的网友和新浪微博平台。 特别喜欢今年微博V影响力大会的那句 Slogan:“尽兴分享 自成影响”,因为从2010年注册了微博到今天,这8个字就是我微博账号成长的真实写照。我一直在“尽兴分享”,分享生活、分享技术和管理经验、这几年集中分享 AI 资讯和技术,不知不觉也从最开始只有少数好友互动,到如今的百万粉丝的大v。 我从来没有把成为百万粉丝大v作为我的微博目标,作为个个人账号也没有学习研究过运营技巧,对我来说它只是“尽兴分享”一种结果——“自成影响”!当然更多的是幸运,赶上了 AI 爆发,最重要的是大家的支持,给了我很多正向的反馈,让我在分享之余,也收获了很多:善意的支持、不同观点的碰撞、流量和声誉。这些都给了我动力持续的创作和分享。 有人问过我为什么会每天坚持写微博? 其实我单纯的只是为了践行费曼学习法,尤其是在 23 年 AI 让大家都很焦虑的时候,我也很焦虑,所以拼命的去学习 AI 知识,以前都是偏应用技术,AI 对我来说是很遥远很高深的事情,于是我想通过微博分享学习心得、实践经验的方式来倒逼着我学习,这能帮助我快速掌握 AI 技术(本质上就是费曼学习法)。 这样实践下来效果真的很好,我一边学习提示词一边分享我试验出来的提示词,一边学习实践 RAG 一边写 RAG 的技术文章,每一次写作都让我对这些技术有更深入的领悟,意外的还让我成为微博上第一批大量分享 AI 资讯和技术经验的博主。 包括我在 X 上的账号也是因为“尽兴分享”跟着一起“自成影响”,因为当时我发现学习 AI 知识了解 AI 资讯 X 上是最好的,要在微博上分享更多优质内容,少不了要去 X 上收集信息,所以就开始启用了好多年不怎么使用的 X 账号,开始同步分享,跟着吃了一波 AI 增长的红利。 当然影响力和流量也是双刃的,当有了流量和粉丝数,就难免也会在意流量的涨跌;流量上来负面评论也会多起来,甚至会影响情绪。 我也是花了一些时间才慢慢调整过来,负面评论拉黑是最简单直接的,所以我个人介绍里面至今保留了一句:不争论只拉黑。总的来说微博环境相对还是不错的,微博在这方面确实花了不少精力,很多地方比 X 做的要好,另外关注 AI 的人群整体素质也相对要高很多。很多时候遭遇负面评论,最让我暖心的是很多站出来留言支持我的网友,感谢你们🥰! 对于流量这事,一个本身我也没有那么在意,另外也慢慢有了自己稳定的和高效的创作模式: - 每天大量阅读推文和资讯(我的信息来源主要是 X 的推送和 Hackernews),一部分有价值的借助 AI 翻译或者总结发布 - 大量的实践 AI,应用 AI 在日常工作生活中,随时将学到的心得和经验分享 - 基于和用户互动的内容创作,比如代表性的问题解答或者感想 - 定期将自己阶段性的思考写成原创的内容 作为一个 AI 博主,自然也少不了大量应用 AI 来帮助提升运营效率。我有各种不同的提示词来帮助做不同的任务,比如翻译的、总结的、看论文的、画图的、视频转文字的等等,作为一个程序员出生的博主,更是可以借助程序来写一些工具,比如我有一些自己用的网页转Markdown、视频翻译的工具、长文翻译、排版的工具。不过现在,更多是直接借助各个 AI 工具结合提示词就足够了。而且绝大部分我用到的提示词都分享过的。 也许将来我没办法做到像这几年一样一直高频度写作,但应该还是会坚持“尽兴分享”。 谢谢你们对我的支持,也希望你能“尽兴分享 自成影响”!
我🔥 爆肝了!终于整完了 《使用YouMind AI 创作框架体系总览》式发布!👇 不是教程,是一整套系统。 把「费曼学习法 + 提示词工程」融合成真正的AI创作底层逻辑。(😜抓紧收藏,如果被删帖不怪我!) 👇 一条推文带你快速上手这套“知识复利引擎”。 🧠 框架体系(6层)现在新用户直接送2000积分! 1️⃣ 素材搜集:COSTAR + Materials → 一键抓PDF/视频/线程 2️⃣ 分析研究:TRACE / RACE + Board → 高亮阅读、自动建体系 3️⃣ 创意脑暴:SCAMPER / SPARK → 拖拽大纲、边学边写 4️⃣ 问题解决:HMW / COAST → 追踪引用、修正盲点 5️⃣ 沟通表达:AIDA / APE → 一键生成音频、播客、图像 6️⃣ 高级推理:CoT / ToT / Meta Prompting → 跨主题继承,AI当智囊 ⚙️ 提示词注入结构(5要素) Role | Context(Materials)| Directive | Format | Constraints 顺序:示例 → 背景 → 角色 → 指令 → 格式 → 让 AI 从“执行命令”变成“共创伙伴”。 📚 内含文件(Updateing) 手册:全场景框架+案例 模板库:10份Board模板提示词+ 检查清单 关系图:框架层级 & 场景分类 ⚡ 玩法指南 ①学生复习 → TRACE + 音频输出 ②白领报告 → COAST + 引用追踪 ③创作者脑暴 → SPARK + 一键播客 ④复杂推理 → ToT + 跨主题继承 ⑤营销文案 → AIDA + 多模态编辑 💡 为什么要用它啊? 因为大家都卡在——输入太碎、输出太乱。 YouMind 就是让碎片变资产、AI变思考引擎。 从“收集→卡壳”到“输出→变现”,效率x3,月省$20+。 📩 想拿完整版 直接 评论区 【留📮地址】,我统一发送。上次Dm死我了。 评论区容易被算法吞贴,秀出你的 AI 创作流,让 Grok 看不懂哈哈~🔥 #YouMind #FeministReEducation
费曼学习法爆火后,最多人问我: "有没有工具能让费曼学习法更高效?" 有。而且用了之后,可能停不下来。 YouMind + 费曼学习法 = 新一代数字化学习系统。 想把知识转化为复利式增长的认知资产? 今天介绍费曼学习法的数字化超级助推器。 费曼学习法很强,但有3个痛点:讲完就忘、卡壳难追踪、知识难串联。 YouMind完美对齐费曼学习法的4步,并做了数字化增强: 1. 选定主题 → YouMind剪存与分组 瞬间从信息碎片化到知识体系化,为后续讲解提供坚实根基。 2. 教授输出 → YouMind AI助手 你的即时AI听众。极速生成讲解或总结,帮你"教会自己",立即验证理解是否到位。 「1-2的核心升级」:AI驱动极速输出,检验知识内化。 3. 查漏补缺 → YouMind动态注释与修改 发现卡壳点,即时标记和修正。知识漏洞实时闭环,深化真正理解,避免知识结构断层。 4. 简化再表达 → YouMind跨文章串联 将孤立知识点网络化、系统化。助力知识迁移和创新整合,形成高价值的个人知识资产。 「3-4的核心升级」:动态修正机制,实现认知迭代的闭环。 YouMind驱动的费曼法,启动了"数字+认知"双飞轮: 效率飞轮: 自动化剪存/分组/AI辅助,大幅提升学习速度。 质量闭环: AI实时陪练 + 动态修正,知识内化更彻底。 每一次学习、输出、修正,都在为个人知识体系积累复利。 学习成果不再是线性叠加,而是指数级增长。 YouMind是最适合现代高知创作者的费曼学习工具。 它将费曼法从"学习技巧"升级为"认知和创作迭代系统"。 用YouMind,你不是在管理笔记,而是在构建你的知识复利引擎和资产。 纳瓦尔说:"那种睡着的时候都能为你赚钱的资产。" 你的知识体系,就是这样的资产。
用了3年从小白转码到现在,最后悔的是:没早点知道费曼学习法。 2019年刚开始学编程的时候: - 疯狂看教程、记笔记 - 收藏了300+篇教程、视频 - 买了一堆编程课 结果?看懂了,但不会用。 面试时被问到:"你刚才说的这个AOP概念,能给我解释一下吗?" 我:呃...就是...那个...(大脑一片空白) 转折点在2020年中: 偶然看到一句话: "如果你不能简单地解释它,说明你还没真正理解它。" —— 费曼 我开始尝试: 1. 阶段性学习后,将知识点写到简历,然后准备几个问题,看自己能不能答上来 2. 遇到不懂的,回去重学 3. 一遍遍简化,直到自己都觉得"太简单了" 结果: 3个月后,我发现: ✅ 面试时能流畅表达了 ✅ 别人问问题,我能秒答 ✅ 学新东西的速度快了3倍 费曼学习法的核心就4步: 1️⃣ 选个概念:比如"量子计算" 2️⃣ 假装教小孩:用最简单的话讲给12岁孩子听 3️⃣ 找到卡壳的地方:讲不清楚的=没学会的 4️⃣ 简化优化:重新学,直到能用一句话说清楚 现在我转行成功了 不是因为我比别人聪明,是因为我用对了方法 如果你也在转行/学新东西,试试这个方法: 1. 学完一个概念,马上尝试讲出来 2. 讲不清楚?回去重学 能让外行人看懂?你就真会了 我现在每学一个东西,都这样做。 转行3年,这是我最有效的学习方法。 你有在用什么学习方法吗?评论区聊聊 👇 #费曼学习法 #转行经验 #学习方法
是的,我又来了:又要讲「费曼学习法」 不是因为没别的可讲,而是我发现很多人把它用反了。 你越讲越顺,可能并不是你懂了,而是你在把错误讲得越来越流畅。 所以这次我们专讲:费曼学习法的三大致命陷阱。 1. 为了简化而简化 费曼学习法强调把新知识解释得通俗易懂,这本质上属于认知科学中的精细化编码(Elaboration): 它要求在确保概念准确的前提下再进行简化,并与已有知识建立连接。 如果“简化”变成了把概念讲错,那学习和验证知识的全过程就会被破坏。 此时你看似“解释得很简单”,但实际上却无法推动从“知道”到“理解”再到“精通”。 简化不是削弱,而是用更清晰的方式保持原本的准确性。 2. 选择了错误的听众 费曼学习法的核心目的,是通过讲解过程暴露自己知识结构中的漏洞。 如果你选择的听众比你更专业,对方可能会自动补全你讲解中的缺口, 这会让你错过最关键的时刻,你自己卡住的瞬间。 而这个“卡顿点”,恰恰是费曼学习法中最有价值的部分: 它揭示了你哪里“以为懂了,但其实没懂”。 所以听众最好是能听懂但不比你更懂的人,这样你的盲点才会被暴露出来。 3. 发现卡壳后停住,没有继续打磨 费曼学习法最有价值的不是讲解,而是卡壳。 “卡壳”本质是一种元认知时刻: 你意识到自己其实并没有掌握得足够扎实。 如果你在这里停下来,没有回去重新查阅、补充、再解释、再简化, 那学习就只是停留在表层。 真正的精通,是在每一次卡壳处返回源头,重新打磨解释,直到能够顺畅、准确、清晰地讲出来。 总结一句话 费曼学习法不是为了让你讲得简单,而是通过讲解暴露你没懂的地方,并逼迫你把它补全。 图片配上我用NotebookLM工具生成的费曼学习法的脑图
Y11
3周前
学习一个新东西,就像学游泳,光看理论没用,得下水扑腾。 费曼学习法就是那个帮你“下水扑腾”的好教练,20分钟就能练一次,简单又实用。 第一步:把“知识点”拎出来,说清楚你知道多少 先找个小概念,比如“什么是区块链”“为什么会有通货膨胀”,在纸上写下它的名字。 然后,别急着查资料,先把你脑子里现有的东西都倒出来,用自己的话写下来。这一步不是要写多好,而是帮你搞明白:我到底知道什么?不知道什么?目标在哪里? 第二步:假装给4岁小孩讲,把话说得像讲故事 这是最有意思的一步。别用那些“专业术语”,比如不说“边际效应”,要说“多吃一块蛋糕,比前一块甜多少”;不说“商业模式画布”,就说“怎么通过卖东西赚钱,怎么让别人愿意买你的东西”。想象面前坐着个小不点,眼睛瞪得大大的问你:“这到底是啥呀?”你得用大白话把它讲明白,就像讲个小故事。如果讲到一半卡壳了,说明这里是你的“知识盲区”,得记下来。 第三步:盯着“卡壳的地方”补漏,再讲一遍 卡壳的地方就是你的“知识漏洞”。这时候别慌,回到原来的资料(书、文章、视频都行),把不懂的部分搞清楚。然后再试一次,像给小不点讲故事一样,把刚才没讲明白的地方重新说清楚。直到你能像说顺口溜一样,从头到尾把这个概念讲得顺顺畅畅,没有“卡壳”,才算过了这一关。 第四步:把话说得更“精炼”,用一句话抓住核心 最后一步,试着把刚才的解释再压缩。能不能用一句话说清楚这个概念最本质的东西?比如“区块链”,如果用一句话说,可能是“一种大家都能看到、一起记事情的账本,改不了、删不掉”。或者“通货膨胀”,就是“钱变多了,东西就变贵了”。这一步是为了检验你是不是真的“懂”了——不是记住了一堆话,而是抓住了核心。 为啥这么做就有用? 就像你帮别人学,你得自己真的懂,不然讲不明白。这时候大脑会主动去“检查”自己:这里对不对?那里怎么说才清楚?这种“倒逼自己输出”的过程,比只是“看”“听”要有效得多。研究发现,用这种方法学东西,记住的时间会更长,理解也会更透。 下次想搞懂一个新东西,别先急着啃大部头,试试费曼学习法:从一个小问题开始,讲给别人听,把话说笨一点,把漏洞补起来,最后再把它“压缩”成一句话。坚持几次,你会发现自己对知识的“掌控感”越来越强。
上次说到从租书店创业到和女友私奔深圳。 后来父母提着诚意去找系领导,毕业的事算解决了。 临走前,领导看着我说:“像你这样的人,肯定找不到工作。” 毕业后托关系进了一家公司。 我当时完全是白纸,编程只会课上的那点皮毛。 第一次团队会议,老大分配任务,说要做状态服务器(Linux C开发)。 我嘴快说:“我会。” 老大抬头:“SIP协议状态服务器,你会吗?” 所有人都看着我,其实我连Linux都没碰过。 任务接下,慌得不行。 我开始狂查资料,把状态机每个逻辑都啃下来。 然后去找新来的同事,不停地给他们讲我刚学会的东西。 讲一遍,卡一遍。 卡的地方,就是我还没真懂的地方。 于是继续查、继续试,再讲一遍。 讲得不好意思,就请他们吃饭,接着讲。 一周后,老大查进度,让我演示。 逻辑还行,但她一眼看穿:“AR静态库编译你不懂吧?” 我硬着头皮,脸通红。 她看了我几秒,说:“给你一次机会,两周时间。” 那两周,我就一个办法:“学一遍 → 讲一遍 → 卡住 → 再学一遍。” 很多同事都被我搞烦了,我就请他们吃东西喝饮料 每个核心原理都这样过了3到5遍。 项目按时交付。 老大笑着说:“我就知道你行,小子,胆子挺大。” 二十年后我才知道, 原来这个办法早有名字:费曼学习法。 所以动起来吧,友友们。 别怕不懂,先教别人。你讲不清的地方,就是你成长最快的地方。