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我也想“記住讀過的一切”,直到我看了這條千萬熱度的視頻

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★ 設為星標 | 只講人話,帶你玩轉AIGC。

如果能“記住你讀過的一切”,生活會變成什么樣?

想象一下: 你看過的每一本書、每一篇 AI 教程、甚至隨手刷到的每一個工具技巧,都能像刻在腦子里一樣,隨時隨地都能調出來用。

這聽起來是不是太完美了?

Youtube 上有條視頻就以此為題——《How to Remember Everything You Read》(如何記住你讀過的一切)。

這條視頻非?;穑窨?850 萬播放 40 萬贊,在 X(推特)上更是引發(fā)了千萬級的討論。


圖:Twitter 閱讀過千萬

作為一名每天都要攝入海量信息的“AI 博主”,這個標題對我誘惑太大了。

但我點進去看完才發(fā)現(xiàn),主講人 Justin Sung 給出的答案,完全顛覆了我的認知。

他首先問了一個扎心的問題:“你為什么想要記住一切?是為了像硬盤一樣存儲,還是為了像 CPU 一樣處理?”

我們以前總覺得,記得越多越牛。

收藏了 DeepSeek 的教程,轉發(fā)了 chatgpt 的玩法,就以為自己學會了。

但現(xiàn)實是:我們的大腦在瘋狂“消費”信息,卻從來沒有“消化”它們。

就像吃自助餐,吃得越快,吐(忘)得越快。


圖:閱讀兩階段:消費與消化

為了真正解決這個問題,Justin 提出了一套名為 PACER 的系統(tǒng)。

今天,我就結合咱們普通人學 AI 的場景,把這套紅遍全網的方法“翻譯”給你聽。

01 重新定義目標:我們真的需要“記住一切”嗎?

視頻里舉了個極端的例子: 世界上真有能“記住一切”的人,比如“雨人”原型 Kim Peak。

他能背下 1.2 萬本書,連標點符號都不差。


圖:Kim Peak 原型電影《雨人》

但結果呢?

在處理復雜問題時,他反而不如普通人。

因為他的大腦塞滿了“死數(shù)據(jù)”,沒有空間去“思考”(或推理))了。

這給我們普通人一個巨大的解脫:所謂的“記住一切”,并不是要把腦子變成百度百科。

尤其在 AI 時代,你記性再好,也好不過 Kimi,快不過 GPT。

真正的“記住”,是指記住那些能幫你解決問題的東西。

而 PACER 系統(tǒng)的核心邏輯就是:不要對所有信息一視同仁。

02 PACER:給你的大腦裝一個“信息過濾器”

PACER 是 5 個英文單詞的首字母縮寫。

簡單來說,它把我們在互聯(lián)網上看到的所有亂七八糟的信息,分成了 5 種特定的類型。


圖:PACER 學習法

為什么要分類?因為不同類型的肉,烹飪方法不一樣。

信息也一樣: 有的信息需要練(比如教程),有的信息需要懂(比如原理),而有的信息只需要存(比如數(shù)據(jù))。

如果我們用背古詩的方法去學 AI 軟件操作,那肯定會痛苦且低效。

下面,我們就來看看這 5 類信息,到底該怎么“吃”。

? P - Procedural (程序性信息)


圖:程序性信息

“那些教你怎么動手的步驟”

這一類就是那些手把手教你操作的教程、SOP、流程圖。

比如我最近寫了很多這樣的文章:

怎么記???

別做筆記,直接玩!

看到這種教程,千萬別拿小本本抄步驟! 這是最笨的辦法。

你抄得再整齊,軟件界面一改版,全廢了。

正確做法: 馬上打開軟件,跟著教程試玩一把。

只要你親手去試了試,身體的肌肉記憶會比腦子記得更牢。

只看不練,等于白看。

A - Analogous (類比性信息)


圖:類比性信息

“那些像你已知事物的概念”

那些能和你已有經驗掛鉤的新知識,就是這一類。

比如:

當你聽說 AI 有了“聯(lián)網搜索”功能。

當你聽說 DeepSeek 推出了“深度思考(R1)”模式。

這樣的知識,別去死記硬背技術定義。試著找個替身:

聯(lián)網功能像什么?就像給 AI “配了個會用百度的實習生”,它不再瞎編,而是會查資料了。

深度思考像什么?就像學生“在草稿紙上演算”,雖然慢,但做數(shù)學題更準了。

一旦你找到了這個“替身”,這個知識點就“焊”在你腦子里了。

C - Conceptual (概念性信息)


圖:概念性信息

“那些解釋底層邏輯的理論”

這是什么: 解釋“為什么”、“是什么”的理論知識。

比如:

為什么 AI 經常一本正經地胡說八道(幻覺)?

為什么 AI 生成的手指有時候是 6 根?

這種理論最容易忘。

Justin 建議,不要寫線性筆記,要畫圖。

比如理解“幻覺”,你在腦子里畫張圖:AI 其實就是一個“超級版手機輸入法”。

它不是真懂,只是在猜下一個字。既然是猜,肯定會猜錯。

懂了這個邏輯圖,下次 AI 犯錯,你就全明白了。

E - Evidence (證據(jù)性信息)


圖:證據(jù)性及參考性信息

“那些用來證明觀點的具體數(shù)據(jù)”

新聞里的跑分、具體的日期、具體的準確率數(shù)字。

新聞說“DeepSeek V3.2 在數(shù)學考試中考了 XX 分”。

“Sora 生成的視頻達到了 XX 分辨率”。

都屬于這類。

這樣的知識怎么記住?——【提取結論,看過即忘】

千萬別去背那些分數(shù)! 90 分還是 95 分根本不重要,下個月就被新模型打破了。

你只需要記住一個結論:“現(xiàn)在國產 AI 數(shù)學很強,以后我有難題可以問它。

這就是有效記憶,具體的數(shù)字,忘了也沒關系。

R - Reference (參考性信息)

“那些用完即走的字典”

這是什么: 瑣碎的參數(shù)、指令大全、網址列表。

比如:Nano Banana Pro 畫圖用的指令、某個根據(jù)的網址。。

怎么記住?——【丟進收藏夾/閃卡】

這種東西最不值得用腦子記!

你的腦子是 CPU,不是硬盤。

把它們存進手機備忘錄或瀏覽器書簽。

需要用的時候,能在一分鐘內翻出來,就算你贏。

03 慢就是快


圖:PACER 系統(tǒng)

PACER 系統(tǒng)看起來好像比“直接讀”要麻煩一點: 遇到 P 類要動手,遇到 C 類要畫圖,遇到 R 類要整理……

但正如視頻最后所說:“學習是有生理極限的。你‘刷’得越快,如果不‘消化’,最后留下的就越少?!?/p>

在這個 AI 一天一個樣的時代,我們最缺的不是新資訊,而是“留存率”。

寧愿“慢吞吞”地真正玩轉 1 個 AI 工具,也不要“急吼吼”地收藏 100 個教程。

從今天開始,試著用 PACER 的眼光去審視你讀到的下一篇文章。

你會發(fā)現(xiàn),記住“一切”,其實也沒那么難。

最后,做個小調查:你在用 AI 的時候,最容易忘的是什么?(我是永遠記不住畫圖軟件的那些提示詞啥的...)歡迎在評論區(qū)曝光,看看有多少“病友”!

原視頻地址

https://www.youtube.com/watch?v=okHkUIW46ks&t=37s

既然你都看到這里了,那就別忘了點個贊、點個??、并轉發(fā)你的朋友哦~

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