周报 #08 - AI改变了我们什么

AI改变了我什么？

• 信息获取：AI对我最大的改变就是信息获取源，有了GPT之后，各种好用的翻译工具也多了起来，沉浸式翻译首当其冲，导致阅读效率一下子快了很多，不管是文本还是视频，翻译带来的信息获取方式改变最大

• 编程：我写的比较多的是公司的业务代码，所以大模型对于我在工作中编码的改变不是很大，这一点有一些遗憾，推荐看下kai的Thread：X 上的 Kai：“开贴写一下我如何让 github copilot 完成我日常 50% 左右的工作 只代表我日常的使用方式，欢迎大家贡献自己的使用技巧，持续更新” / X (twitter.com)，对我来说是排查问题快了一些

• 搜索：很多问题我现在直接是问ChatGPT，Google的频率明显下降了很多，ChatGPT像一个老师一样可以不厌其烦的回答一些小白的问题，现在还是推荐下Devv，挺好用的

• 学习方式：不管是语言学习还是了解一个行业，ChatGPT都是一个不错的选择，可以多轮对话快速了解，我的用法基本上是在学习一块内容的时候遇到问题就会去问，做一些不同技术的对比，一些名词和概念的学习很有用

• 代码评价：这块也是ChatGPT的强项，在入行的时候，我觉得编程最大的问题是不知道自己的代码是好还是坏，即便有《重构》的指导，但是还是觉得过于繁琐，对于ChatGPT来说，可以按照一个标准明确评估你的代码质量，以及有什么坏味道

关于AI Summary的争议：

• 1.它不能代替你阅读。总结的意义在于阅读后，而不是阅读前；

• 2.在“节省”时间的同时，它也让你离“一手信息源”越远。我们现在接触的很多已经是二手信息，这种没有阅读的“总结”是三手，四手，五手知识；通过”总结“学到的不是知识，是以为自己学到知识的幻觉(或虚荣心)。

• 3.总结的本质是对具象知识的吸收和高度抽象。总结的最大获益者是做出总结的人，而不是阅读总结的人。跳过具象知识，就像猪八戒吃人参果：”你不知道有籽没籽儿，有核没核，它到底是个什么味儿啊”-一个80后西游记迷控制不住的reference.

• 4.试图通过阅读总结学知识，是很多人”懂得很多道理，却依然过不好这一生”的原因。学知识，获得智慧，没有捷径。

• 5.一个更加现实的问题：你无法确定AI总结的是准确的。想要确定它是准确的，你需要去读一下。所以，why even bother? （如果是读书，人家已经有了一个准确的summary: 目录。如果是读论文，人家已经有了摘要。而书籍和论文是最好的信息源）

• 6.这种AI summary甚至都不是可靠的内容筛选器。即使它总结的准确，这种高度抽象会导致那些越是正确的内容，被总结出来的越是那些“老生常谈”的大道理。看起来都千篇一律。你会pass掉很多好的内容。

• 7. 这个帖子仅限于“总结类”产品。而不是“解释类”产品。

• 本期播客节目主要介绍了关于学习方法的实践操作书籍，强调了高阶学习和自主学习的重要性。在学习过程中，理解信息之间的关联和层级是关键。通过构建课程的结构、集中注意力于理解而非记忆、有效利用笔记以及培养关联和概括能力等技巧，可以提高学习效果。此外，个性化阅读架构、积极思考以及使用不同类型的笔记等方法也有助于更好地理解和记忆知识。还探讨了如何在教学和沟通中应用相关原则和方法，以及有效应对阅读、听课和学习中遇到的问题。

Heptabase访谈

1. Alan的愿景和产品指导原则：尽可能友好和直观

2. Alan的使用方式

3. 最重要的：形象思维和原子化，通过概念提取获得深刻理解，以视觉化保留思考过程