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推荐一篇让我读完后背脊发凉，又热血沸腾的访谈。
当大家还在争论AI会不会取代人类时，一位23岁的瑞典高中辍学生，已经靠着ChatGPT深入学习，硬生生把机器学习、编程学到了博士级水平，并加入了OpenAI的Sora团队。他证明了一个惊人的事实：在AI时代，大学已不再垄断基础知识。所谓的“学科门槛”，在正确、深度的使用AI面前不复存在。
文中详细拆解了他的“由上而下”的学习流，非常硬核。如果你觉得手中的AI只是个聊天机器人，强烈建议读读这篇，会重塑你的认知。在AI时代，主动性（Agency）+ AI深度使用能力大于一切，向AI Native的年轻人看齐

截至目前我认为：

1. 每个中国人都应该试着去凭借自己的兴趣擅长来赚钱，直接面向社会创造价值，而非认为打工是唯一选项；

2. 每个中国人都应该了解 AI 的基础能力，避免被 AI 欺骗、骚扰和利用；

3. 每个有进取心的中国人都应该掌握 AI 编程能力，并且利用 AI 编程解决自己和他人的问题；

看到个有意思的案例，一个美国小哥靠卖袜子，30天干了300万左右美金。听起来像天方夜谭，但拆解开是极其理性的算法逻辑
靠AI把不确定性降到了最低
他的SOP是反着来的。普通人是先有产品再找客户，他是先找赛道再定产品。
第一步用谷歌趋势扫大盘，锁定普拉提这个每年稳定增长的长期赛道。
第二步是关键，他没拍脑门，而是把热门视频喂给AI，分析出防滑袜这个高频刚需
第三步做痛点验证，让AI分析评论区，发现这是一个有品类无品牌的蓝海
所以AI不应该只是你的生成工具，也是你的决策参谋。它能把大公司得花几个月做的市场调研，压缩到几十分钟。
它帮你回答了最难的问题，谁在增长，谁在抱怨，机会在哪。
对于我们来说，AI的价值不是省了多少力气，而是省了多少试错的钱。
在开干之前，先让AI帮你把胜算算清楚，虽然它不是100%精准，但我们不需要100%胜利，我们需要不败就行

终于！ListenHub PPT 正式上线啦！
我最近写好文章，都会直接丢到这里，AI 立即为文章设计 10 张配图，并且一键生成5分钟短视频。
不管是公众号、小红书，还是视频号、抖音、B站。
文字、图片、声音、视频。
你需要的素材，这下全有了。

PPT 的产品也有很多了，但 ListenHub PPT 这次完全不一样:
它是首个自带视频讲解的 PPT
把一切内容一键生成 PPT 讲解视频
轻松上传到每一个社交媒体平台

ListenHub PPT 的特点：
- 极致简单，上传一篇文章，或一个 PDF，就能一键生成 PPT 幻灯片和视频
- 极致美学，支持上万种美学模板，只要你输入提示词或上传参考图就可以
- 形象参考，上传你的 IP 形象照片，让你的 IP 来讲解 PPT
- 克隆声音，用你的声音来讲解 PPT

可以说，ListenHub PPT 专为自媒体博主打造。
人人都是全能自媒体博主。
现在做自媒体已经没有任何门槛。

使用地址，一键直达：
https://listenhub.ai/zh?tab=slidedeck

我试了 AI 学习法后，彻底戒掉传统学习
从现在开始，我们人类的学习方式，永远的被改变了。
一说到学习，我们就想到了苦行僧式的枯燥啃书，对吧？但是我要告诉你，有了 AI，我们现在学习知识，就像小孩看绘本一样轻松愉快，而且效率至少提高了 10 倍。
什么？你不信吗？让我来给你好好演示一下什么叫作 AI 学习法。
第一个案例：美国的川普总统在 12 月签署了美国国家安全战略白皮书，是一份 33 页的英文 PDF 文档。
过去我是怎么做的呢？打开 Chrome 浏览器的翻译插件，然后从头到尾阅读中文翻译版本的 PDF，用自己的大脑进行阅读和总结，碰到不懂的地方，还要搜索去查阅相关知识，这样至少需要 1-2 个小时，才能初步掌握。而且很枯燥，很难让人坚持下来。
现在我是怎么样做的呢？打开 NotebookLM，创建一个新的知识库，把白皮书的 URL 链接贴进去就 OK 了。NotebookLM 自动检索了与此相关的多个网页，询问我是否添加到知识库，我点击允许。于是这个知识库就建好了。
接着，我在这个知识库里面，让 AI 帮我生成了概要图，思维导图，PPT 和测验题。
● 概要图可以让我让我一图读懂
● 思维导图可以让我了解整个知识的结构
● PPT 可以让我快速从头到尾掌握完整的概要知识
● 最后 AI 还帮我出了一套测验题，我可以测试一下自己掌握水平怎么样？
● 最有意思的是，NotebookLM 还可以帮我们生成视频和音频，这样通过观看视频学习知识是不是感觉轻松多了？
● 如果你想了解某个细节，你还可以直接在 Chatbot 里面提问，让 NotebookLM 直接用文档的内容回答你。
一个完整的知识体系，就被 AI 通过概要图，思维导图，总结和报告，生成 PPT，长视频和音频，以及测验题变成了一整套生动的学习材料，我们可以非常轻松的而且高效的学习。并且最关键的是，它还是一份可以交互的知识，我们可以直接提问，让它来回答。
我自己亲身体验，通过 NotebookLM，我只用了 15 分钟，就把美国国家战略白皮书的内容完全掌握了。然后你再去看中文互联网各路所谓的专家解析，那简直就是瞎扯啊，你完全可以成为一个优秀的国际关系专业博主了。
第二个案例：把长视频访谈转化为立体的知识体系。
OpenAI 前首席科学家 Ilya 最近接受了一个长达 90 分钟的深度采访，提到从 Scaling Law 时代到研究时代的转变。作为 AI 行业的从业者，这篇采访是 AI 行业未来发展方向一个很重要的探讨，是不能不看的。那么怎么样进行快速的学习呢？
我过去就是老老实实打开油管，花 1.5 个小时从头到尾看完访谈对吗？重要的细节，可能还要反复看一下，思考一下。所以看完整个视频差不多要将近 2 个小时了。但是有了 NotebookLM，只要 15 分钟就可以掌握访谈的精髓了。操作很简单：
打开 NotebookLM，创建一个新的知识库，把 Ilya 采访的油管 URL 链接贴进去，然后生成 PPT。这个生成的 PPT 就是整个采访的精华内容了。我们还可以生成 MindMap 思维导图，生成 InfoGraphic 概览图。还可以随时通过聊天方式向 NotebookLM 提问。
我快速的看看 PPT 和 Report 就了解了访谈的核心观点和内容。那么长视频其实不看或者跳着看看就足够了。回过头来，你再看中文媒体的各路解读，你会发现你其实比大多数博主要理解的更深刻了。这可真是一种轻松愉快，又省时省力的学习方式啊！
介绍到这里，大家有没有发现？ 其实 NotebookLM 已经永远的改变了我们的学习方式了：
AI 帮助我们把枯燥的知识用 AI 变成了一整套立体的、完全可视化、并且可以交互学习的知识体系。
这带来的最大的改变就是：掌握知识的门槛被极大的降低了，并且学习效率被极大的提高了。直接让我阅读 33 页的白皮书实在太枯燥了，我很难坚持下来，但是让我一图读懂，让我看十几页图文并茂的 PPT，我是轻松愉快的。
说实话学习知识对我们来说是一件痛苦的事情，因为我们要大量阅读文字和抽象的符号，还要进行思考和推理。但是我们想想看，学龄前儿童都是通过绘本来学习知识的，为什么我们成年人不可以呢？可视化对人类大脑来说，是更加原生的，更友好的学习方式。
AI 帮我们把知识以不同的维度来呈现：InfoGraphic 一图概览是最简洁的，MindMap 是总体的结构，PPT 给出了更多的细节，Report 报告进行了摘要和总结，还有图文并茂的长视频来绘声绘色的讲解。苦行僧般的枯燥的学习变成了有趣的互动式学习，而且学习效率提高了至少十倍。
当我介绍的这里的时候，我不由的想到：当今的的教育体系下，我们的孩子从小学一年级一直到大学毕业，长达 16 年的时间，仍然还是非常传统的苦行僧式的填鸭教育。学习仍然是一件极其低效率而且非常枯燥的事情，孩子们的童年和青春的美好时光不但被彻底浪费掉了，而且让孩子们把学习看成了一件非常令人讨厌的事情，其实学习本来是可以变得非常有趣的。
所以作为一个家长，如果想要让孩子更好的适应未来的 AI 时代，非常有必要从现在就开始改变自己获取知识的方式，也应该积极鼓励和帮助孩子借助 AI 来学习知识。
@aigc1024

用Nano Banana/豆包，简历照片或者用在领英等国外求职APP的照片可以这样处理，换一换背景、调调肩宽感觉高级多了。（非原创）

提示词：整体风格参考 Sony A7111+85mmf/1.4的棚拍肖像，竖构图、浅景深：主体清晰，背景柔化虚化。采用柔和的三点布光，具有自然阴影，并在头发与肩部加入细微轮廓光。保留自然的皮肤质感、毛孔与细节，避免“磨皮”塑料感。眼睛中有明亮自然的 catchlight。最终呈现为高端、适用于Linkedln 的专业级棚拍头像。

生命短暂，请使用这些开发工具⬇️
@aigc1024

我发现 AI 高手和普通人有一个最核心的差距，就是对细致工作的拆解能力。

今年我培训了快 1 万名学员，给他们讲 AI。但讲完之后，他们只能提出一些很大、很空泛的需求，比如“能不能帮我做一个什么都懂的智能助理”。然而，现在的 AI 还不支持这样大而全的需求，或者说在处理这类需求时效果不佳。

那高手是怎么做的呢？他们会把一件工作拆分成非常小的步骤。比如写一个方案，首先是选题，接着写大纲、调整大纲，然后根据大纲写内容，完成初稿后进行审核、精修，最后排版。工作流本质上就是工作步骤，就像做菜，最终产出的是菜肴，但前期要经历买菜、挑菜、洗菜、切菜等处理，之后才是炒菜。现在的工作流也是如此，是对信息进行类似洗、切、烹饪等各个步骤的处理。

很多人没办法把工作拆解得这么细致，因为他们自己原本就不清楚自己是怎么做的，或者只是凭着本能和直觉做事。他们只知道说“我要一个炒好的菜”，却完全没想过自己过去是如何把菜炒出来的。

所以，未来非常有价值的能力是把工作，尤其是细致的工作进行流程拆解，并从每个流程中提取经验。比如切菜用什么刀法，煮菜用小火还是大火、煎多久、什么时候翻面。对于工作也是一样，要写出一份好的报告，需要收集什么数据，用什么理论模型处理数据，整个处理过程有哪些需要注意的坑。

如果能把工作流程标准化（SOP 化），并对整个 AI 应用过程进行经验萃取，这是非常有价值的能力。现在我有一些项目就需要这样的人才来提炼工作流、进行经验萃取，然后做成智能体（agent），这决定了智能体的质量。

如果你具备这种能力，有以下几个好处：第一，可以将自己的经验复刻，打造一个 AI 数字员工团队帮你工作；第二，可以出来创业，成为 AI 在某一业务领域的独立顾问，帮企业萃取经验、打造智能体；第三，更重要的是，有一天我们或许真的能复刻出自己的数字员工，帮助我们解决各种问题。

除了Z-Library，别忘了还有这些网站可以下载各种电子书⬇️
@aigc1024

同样用AI，有人在原地打转，有人已经翻过了山
看到很多人拿 AI 当作业助手，复制粘贴答案交差。这没什么好奇怪的，人都想走捷径。
但有意思的是另一批人，他们也在用 AI，但玩法完全不同。
他们会输入这样的提示词：
"用三个层次解释这个概念：入门、进阶、高级。然后告诉我每个层次之间的差距在哪"
你发现区别了吗？
第一种人用 AI 跳过学习。第二种人用 AI 加速学习。
这两个方向完全相反。
跳过学习的人，三个月后还在原地。因为他们从来没真正理解过任何东西，只是借用了 AI 的输出。
加速学习的人，三个月后已经到了别人一年才能到的地方。他们让 AI 帮自己看清知识地图，找到最陡峭但最高效的那条路。
我见过一个程序员朋友，每次遇到新技术栈，第一件事就是让 AI 梳理出从基础到精通的完整路径。然后专门挑那些进阶到高级之间的难点去啃。
他说，AI 最大的价值不是给答案，而是告诉你应该问什么问题。
这话我琢磨了很久。
大部分人学东西慢，不是因为笨，是因为不知道自己的盲区在哪。你以为自己懂了，其实只是停留在表面。
AI 能瞬间把这些盲区摆在你面前。
它会告诉你，入门和进阶之间差了什么，进阶和高级之间又差了什么。这些差距就是你要花时间攻克的点。
所以真正会用 AI 的人，学习曲线反而更陡了。
陡，意味着难。但也意味着快。
你爬一个斜坡，可能要走很久。你爬一面墙，虽然累，但上去就上去了。
AI 不会替你爬墙，但它能告诉你墙上哪里有抓手。
这才是 AI 对学习的真正改变。
不是让学习变简单，是让学习变高效。你还是得懂，得花时间，得动脑子。只是这个过程被压缩了。
那些想靠 AI 不劳而获的人，迟早会发现自己什么都没学到。
而那些用 AI 主动提高学习难度的人，已经甩开别人好几条街了。
@aigc1024