比较忙，所以没法多写，但是我认为这是当代背景下必须要进行思考的一环，所以我决定先记个开头，之后再在时间中不断讨论和完善。
序
现代信息时代的背景下，学习已经与以往不同了。现在书籍、视频、AI、网页论坛多个渠道的学习资料齐头并进，纸质、电子化、项目化等各种学习方式也层出不穷。虽然看着可能这句话有些陈词滥调，但是我观察周围人，每个人都在被这样的时代背景所裹挟着前进，茫然地尝试新技术，或是受益或是踩坑，对自己学习方法的现代化进程毫无感觉。
深思，我认为在现代这个方法和资料爆炸的时代，需要不断地进行学习状况的认识和方法的改善。或者更加装逼的说，我们需要进行学习的现代化以适应时代。
对于绝大数知识而言，资料显然是存在可以被找到的可能性的，因此着眼于能被学习的知识上而非钻牛角尖到那些找不到的独门绝技——对特殊的情况往往需要特殊的方法而非当下所讨论的通用方法。
同时，也不讨论人自身对学习的不重视和懒惰，因为一个人不想学的条件下，方法不是决定学习成功的关键和核心矛盾。
2000-2015
在以前，限制知识进入脑袋的主要矛盾可能是对知识认识的匮乏，而这种匮乏的原因是资料的匮乏。只有少量的资料限制了看待知识的角度和对学习效果的认知。
我们对学习效果的认知总是来自于对自身学习资料检验出来的认知。看一本简单的书让你觉得知识如此简单，无法认识到知识背后更多的繁杂——知识作为他人经验，其本身要传播，就必须要简化。对于知识的想象和理解是高强依赖资料。
就像现在我们去学习以前的东西，怎么感觉东西这么好学。也许有天赋，但也未必是天赋，反而是学习资料的迭代和变更，同样简练却更加凝练了核心要点。
在这个时代，一个优质的学习资料就是破解学习障碍的关键。这个时代最为明显的就是地摊书籍和书城书籍的比对，以及前沿专家书籍的比对。优质资料是难求的。
同时需要稍微提及的是，人同样算一种学习资料，且质量取决于人本身。（目前为止，人是最难找到、最优质的资料，除了人的任何资料不如有个深刻理解这个知识的人亲自带你走最为好使）
人这种特殊的学习资料也许之后会被谈及，但是目前就这样吧。
我认为，这个时间段学习方法的关键在于选择一份优质和合适自身的资料。
2015-2023
而到了二十一世纪，互联网发展的大背景下，海量的信息和学习资料被传播到网络上，我们可以在网上看到相当多的资料，这也产生了很多通过网络自学成才的高手。
一种很明显的变化就是出现了网课和视频平台，并且通过网络，人这种特殊资料也被广泛传播了，获取资料变得容易。
这一变化将以前阻挡学习的最大障碍减弱甚至移除了，想要学的知识在网上有资料，有各种人各种角度的讲法，这一时间限制学习的障碍是对良莠不齐的资料进行选择和搜索资料的方法低下。
其实很好理解，因为人的注意力是有限的，大家都已在网上学习，那么有办法选择出更好资料的人必然学习质量会超过被相性差的资料所拖累的人。
其实很不幸的是，我就是那种没有能力和章法胡乱选择了一大堆相性差的资料被分散注意力进行超低效学习的人，学几百年不如人一个月。
我认为，这个时间段学习方法的关键在于对庞大网络资料的筛选和评估，以及搜索资料的办法。
2023+
AI 时代。虽然 LLM 早在2020年甚至更早就已经出现了，但是在当时并没有像现在这样传天传地营销「人类的最强助手」。
我不想下「当前时间段学习的关键就是把握 AI」这种论断，因为这样会让人认为 AI 很强大，可以打败过往所有的所有学习资料（甚至包括人）——而事实上现在不少人就是这么想的，尽管我认为这是一个严重的、片面的误区。
先说上面说的误区吧。
截止目前 2025年10月16日，LLM 是无法打败过往所有学习资料的。因为如果 LLM 作为一种学习资料，其缺乏客观性。LLM 是相当主观的，因为其训练过程关键就是「制作出完美回答」，为此它甚至会想办法编造不存在的知识来欺骗你，也会采用忽悠的回答来让你认为你看了它的答案就学会了（在这点上，我和上一阶段一样又一次吃了苦头）。尽管有时候它说的很对，但是只要其目的是为了创造「让你满意」的「完美答案」，那么就绝对无法避免的误导自己，就像踩着自己后脚跟走路一样早晚会摔倒。
也许有人会说「那我让 AI 无情批判不就好了吗？」，那样 AI 就肯定会无情批判你，就算没有批判的点，它也会假装进行批判，因为目的还是为了「回答你所想的完美回答」。
这是 LLM 无法打败所有学习资料的原因。
而另一点，LLM 能打败人更是荒诞。正如上文所说，LLM 本身回答偏好的特性就已经决定无法客观，而在与人对比时，先说所使用「24小时都在线能回复你」「懂得很多知识」这种不了解其原理就用想象而产生的论点本身就是抛弃了批判工具进行学习的错误观念，虽然 LLM 确实 24 小时都在，并且是资料的聚合能回复各种内容，但是 LLM 上文所说的特性就注定了没法做到像人一样「因材施教」，回答只会献媚用户，在这点上就已经完败了。人手把手教之所以强，强的原因之一就是因材施教——也就是说，人的教学具有动态性，可以根据你的情况进行补足，这是书籍、视频、笔记所没有的，交流本身就是知识的传递。
再谈如何看待结合 LLM 学习。
LLM 本身诞生于庞大的网络资料中，是网络资料的聚合体。目前为止我无法说我对 LLM 在学习中的地位有充足把握，但是就我而言，LLM 会是解决过往搜索资料这一障碍的利剑，LLM 在与人的谈话中会引出新的知识，告诉人应该去学习什么，能够帮助人进行资料的定向搜索和学习。提供关键词和借用AI特性打破信息牢笼，这也是我目前对 LLM 的主要用法。
所以目前为止，我认为当前阶段学习的关键在于，对学习资料的甄选。现在的学习，如果能有一个好的方法对资料进行评估是否适合自己，就已经能走上超级快车道了。至于空闲出来的精力可以的去向，我想也许是突破资料质量限制，达到自己理解追求的地步了。
尾巴
最近还在和 AI 吵架，所以写了这篇。
鸽子， 共勉。 2025年10月16日