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探索怎么用AI，耕种阅读、写稿与常识管束的后果

当咱们身处于充满信息爆炸的AI期间，咱们很容易被多样信息所归并，产生惊愕和困惑。

这种期间惊愕下产生的 fomo (Fear of Missing Out，狭小错过一又友圈里发生的事情)下， 使咱们很容易成为“数字仓鼠”。

数字仓鼠是啥意旨道理，给寰球科普一下：

当掀开各大软件时，你总会刷到一些实用的内容，经过浏览后，你的“储藏欲”飞腾，然后武断点击储藏键，准备日后仔细研读。

但实质情况却经常是“储藏从未住手，实施从未启动”。有这种储藏互联网信息风尚，并时时整理归类信息贵府的东谈主，被称为“数字仓鼠”。

那么，怎么领受一些要领来幸免成为被迫领受并囤积信息的"数字仓鼠"，主动处理并改换信息成为咱们的常识？

今天教寰球三个要领。

一、少“储藏”，多“处理”。

咱们连接会不经意地储藏多半信息，但这些信息可能并不会被灵验利用。

就像马克·吐温（Mark Twain）所说：“不是书本中的常识，而是在书本中找到的常识，智商为你带来克己。”

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因此，咱们不错尝试将想要记载和学习的内容按照我方常识库的标签进行分类和记号，并对这些信息进行处理。

就像咱们在整理衣柜时挑选出最实用的衣物相通，咱们需要有阻塞地筛选出对我方要紧的内容，只保留需要的要紧信息。

这么，咱们不错更好地管束和利用这些信息，让其成为咱们常识的一部分。

举个例子，假定你是一位AI边界的创业者，鸠合了多半对于阛阓趋势、竞争敌手和用户洞悉的著述和报告。

你不错将这些信息按照不同的标签整理，如阛阓、竞争、用户等。

然后，你不错对这些信息进行分析和归纳，索取出关节的洞悉和战术，将其改换为你创业历程中的常识钞票。

二、少“累积”，多“追溯”。

咱们连接会握住累积信息，但累积并不就是常识的累积。

正如爱因斯坦所言：“常识不是死的，它是活的。”

为了更好地消化和利用也曾获得的信息，咱们不错利用一些用具，如flomo、wolai等常识库的“逐日追溯”功能。

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通过不按期地追溯那些储藏到常识库中的内容，咱们不错加深对这些信息的驰念，将其改换为真的的常识。

这么，信息智商够在咱们的大脑中流动起来，成为咱们的常识储备。

比如，你是一位正在准备 AI 边界口试的求职者，学习了许多关联科方向常识。你不错利用逐日追溯的功能，按期追溯夙昔学习的内容，悠闲驰念并加深瓦解。

同期，你还不错王人集我方的瓦解，将这些常识与实质生计中的案例相关系，加深驰念。

举例，在B站上学习了一种新的大模子 LTSM评释注解要领，你不错通过逐日追溯来反复进修和追溯这个要领，直到它成为你管束口试问题的一种本能的想维方式。

就像巴菲特所说：“将你学到的常识投资于我方，它将是你一世中最佳的投资。”

三、少“输入”，多“输出”。

咱们连接忙于获得信息，但对于获得到的信息，咱们也应该主动进行总结和输出。正如海伦·凯勒（Helen Keller）所言：“分享常识并不会使其减少，而是使其加多。”

输入到常识库的内容不应该仅仅被迫地存储，而是应该在一定的阶段性时安分进行总结。

通过将我方的不雅点和心得分享和输出出来，咱们不错更好地悠闲和瓦解所获得的信息，况且还不错通过公众号、视频号等对外的方式与他东谈主进行筹议和分享。

这么，咱们不仅简略加深我方对常识的瓦解，还不错为他东谈主提供有价值的内容。

举个例子，假定你是一位博主，时时阅读多样著述和册本。你不错将我方的瓦解和不雅点整理成博客著述或视频，并与读者分享。通过与读者的互动和反应，你不错进一步彭胀我方的想考，并与他东谈主共同探讨和学习。

在这个信息爆炸的期间，咱们要学会以主动的气魄来处理信息，而不是被迫地收受。

通过少储藏、多处理；少累积、多追溯；少输入、多输出，咱们不错更好地利用信息，将其改换为真的的常识。

就像大卫·冯·雷伊斯曼（David Weinberger）所说：“常识不再是被放在书本上的东西，而是在咱们互相之间进行分享和创造的历程中产生的。”

只好这么，咱们智商在信息波澜中不被归并，真的掌持并利用常识的力量。

让咱们解脱看成"电子仓鼠"被迫领受信息的逆境，成为主动处理、改换和分享信息的积极的个体。通过咱们的奋勉和忠良，让常识成为咱们与宇宙互动的桥梁，启迪我方，也影响他东谈主。

在这个充满机遇和挑战的AI期间白丝，咱们每个东谈主都有契机。

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