duangsuse::Echo
人的精力是有限的,这样“完善”的学习肯定符合形式定义,但却不是我们著书者真正的愿望。
其实,你只需要先扫一遍,找出你感兴趣的知识,然后通过它们的「内在关联」,在此书or同领域的资料里穷举解释。不断这样广度搜索、梯度下降下去,直到误差可以接受。
人脑天然的适合拿广度换深度,尤其是现在AI可以帮你摸到那些技术栈里很难达到的深度。就四个字:没有预设。
其实,你只需要先扫一遍,找出你感兴趣的知识,然后通过它们的「内在关联」,在此书or同领域的资料里穷举解释。不断这样广度搜索、梯度下降下去,直到误差可以接受。
人脑天然的适合拿广度换深度,尤其是现在AI可以帮你摸到那些技术栈里很难达到的深度。就四个字:没有预设。
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费曼路径积分法
哇,又一个费曼相关的主题!理查德·费曼的路径积分(Path Integral Formulation)是量子力学的一种优雅表述,它把粒子从A到B的运动看作所有可能路径的“求和”,而不是经典的单一路径。既然你之前分享了费曼学习法的变体,我猜你想用那个框架来攻克这个概念?太合适了,因为路径积分本身就是费曼的发明,充满了他的直觉风格。
我会用你的四步法迭代一遍“费曼路径积分法”,聚焦其核心。作为演示,我选的“有意思知识点”是路径积分的本质公式:粒子传播振幅是所有路径的相干叠加(∫ e^{iS/ℏ} D路径)…
我会用你的四步法迭代一遍“费曼路径积分法”,聚焦其核心。作为演示,我选的“有意思知识点”是路径积分的本质公式:粒子传播振幅是所有路径的相干叠加(∫ e^{iS/ℏ} D路径)…
Feynman的四步学习方法: #ai (当然不是直接复制粘贴 😅)
#TLDR 找乐子、教初一、找茬、舌战大儒 (科班的做题家kimi最合适)
信息的生成、传输、消费,这个流程里包圆了。 #PLT 解释器 所涉及的“全面理解”,也不过这些
谈到“舌战”的对象,真人你要顾及的非技术太多,建议问“大贤者”:
感觉grok3的回答就像MLP里的Pinky在酒馆里和你“嘿嘿,...”的闲聊,有时会一针见血;Gemini2则像大树图书馆里的Twilight,非常有人文关怀,视角也比较宏观。😝
子曰:教学半。如果能在做完4步一个迭代后,留下一些融会贯通的小考验就更适合教别人了。
https://x.com/i/grok/share/dsV6tGZU0akYvVfyni3wxub5X
1.收集有意思的知识点(最好是那些缺了,整本书或整段code就跑不起来的,甚至是会让这一个概念无意义的)
2.假装解释给一个小孩听(限时 6~8 分钟,逼你抓最粗的枝干,禁用任何新术语)
3.卡壳即宝藏
先问:“这个缺口如果被完美填上,能否顺便解决相似的两个问题?”
才带着这个缺口去“广度穷举”,而不是“精准补课”
同一个缺口在不同语境下有5种以上路径,知识图谱的边开始疯狂生长!
4.假装解释给一个欠揍的教授听
重新教一遍,这次教给“一个挑剔的专家”,他随时会 "So what?" "What about ___?" 你。
他随时会拒稿,因此你需要指出每条路径的优劣、适用场景、历史背景、潜在大坑。
#TLDR 找乐子、教初一、找茬、舌战大儒 (科班的做题家kimi最合适)
信息的生成、传输、消费,这个流程里包圆了。 #PLT 解释器 所涉及的“全面理解”,也不过这些
谈到“舌战”的对象,真人你要顾及的非技术太多,建议问“大贤者”:
感觉grok3的回答就像MLP里的Pinky在酒馆里和你“嘿嘿,...”的闲聊,有时会一针见血;Gemini2则像大树图书馆里的Twilight,非常有人文关怀,视角也比较宏观。
子曰:教学半。如果能在做完4步一个迭代后,留下一些融会贯通的小考验就更适合教别人了。
https://x.com/i/grok/share/dsV6tGZU0akYvVfyni3wxub5X
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