如何用AI搞懂一切？我一个用了几年模型的人跟你说实话
现在的LLM，几乎所有学科都有博士后水平。但问题是：你不会用，它就只是个高级百度。下面是我这几年反复进入新领域，摸索出来的一套方法论。你可以把它做成一个skill，但如果你是真心想学东西而不是偷懒，最好的方式还是对话。一共7步，拿走不谢。1. 先找基本假设任何学科都有个起源，类似考古学的第一个甲骨文碎片。用LLM找到它。比如物理信息论，基本假设就是“能量和信息的转化关系”，1961年Landauer提出的。你连这个都不知道，后面全是空中楼阁。2. 拉时间线这是我当年学摄影时老师教的：想搞懂摄影，先搞懂摄影史。一样。让LLM列出基本假设之后的关键发展脉络。比如物理信息论：[*]Bengio(2013)：流形假设确认
[*]Bialek(2010s)：最优维度的数学形式
[*]Chen/Cambria(2024)：物理信息论的统一
时间线有了，你就有骨架了。3. 横向扩展时间线是横轴，那这一步就是纵轴。让LLM把今天最新的研究成果扩展开来：理论、论文、代表人物。比如物理信息论，现在跟CNN、LLM、模型训练能耗、世界模型都有关系。你不需要全懂，但要知道它们怎么连上的。4. 费曼原理任何一个复杂术语，你必须能用小孩子都能听懂的话讲出来。让LLM给你解释，直到你信自己能转述给一个10岁小孩。搞不懂这一步，你就是假懂。5. 证伪结论让LLM从正反两面评估所有理论的置信度，列出最有力的支持和反对意见。记住：所有科学理论都只是尚未被证伪的假设。你要知道它们的边界在哪，盲区在哪。比如从多个维度挑战信息能量转换的公式，定性的、定量的，全盘拷打。6. 推论未来第五步是检验过去的边界，那这一步就是尝试推未来的边界。把你学到的东西拿去泛化，做推论。大概率你的推论，模型都能找到前人已经做过的研究。这不是丢人，这是好事。说明你的思维开始跟这个领域的专业研究者重合了，你上道了。7. 升维总结回归第一性原理，尝试用一个更根本的理解建立统一理论。然后跟模型讨论：怎么验证你的理论？你的立场不是“我是对的”，而是“可验证的实验结论才是对的”。你的升维大概率会失败。但在反复推导和验证的过程中，你会对这个专业理解得更深。最后说一句：这7步走完，你对一个新领域的认知，已经超过99%的入门者。但模型到此为止了。唯一能超越它的方式，就是实践和迭代。很多事情，不量化认知就是扯淡。而量化的最好方式，就是干。我这几年就是用这套方法不断进入新领域的。你可以做成skill，也可以拿来优化。如果你有更好的办法，评论区说，我也想学。
受教了 核心就一句：AI是杠杆，但你得知道支点在哪。 楼主谢谢了 棒！！！
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