Gabriel高中辍学入职OpenAI：教育逻辑彻底改写，“自上而下”学习效率更高。传统教育的 “先打基础再实践” 正在失效，大学的知识垄断已经被打破，不用熬几年啃理论，从实际问题切入，靠 AI 补短板，就能快速掌握核心技能。

这个观点没有问题 不过也需要有人去做bottom up的研究 否则科技就会出现边界了 就像三体一样 现在的教育体系重学术轻实践 学术要高技术一等 这个比例应该会变化

我觉得各个学科的基本框架还是要建立的，总不能从小屁孩的时候就自上而下的学习吧，但是确实没必要保留现有这么长的学制，根据小孩的天赋定制一套框架给他，灵活调整

此乃个案，据此断言大学教育无用，我觉得是武断了。

说实话，我最近也这么干。以前学个新框架得看文档啃一个月，现在开个项目，遇到不懂的直接扔给AI，这块咋实现，效率直接拉满，对于实在想弄清底层原理的才去深入学

直接的拿来主义，似乎让你更快地能够进入你的问题的核心，但是基础指令要有一些理论的背景作为基础，不然你连最基础的问题你都提不出来，面对强大的AI你提不出来问题，你就解决不了问题，你就无法深入学习，有理论基础的支持，你才能提出问题，提出关键的问题，会提问题，才能在AI的帮助下解决问题

知识是学不完的，针对某个问题，去搜集、调研、提出解决方案，并执行，学到的东西确实非常多。

我觉得核心需要知道基础知识的基础要到什么层次才足够，才能最大化和AI互动的收益。

这是通过大语言模型学习的必然。我问的问题大模型回答了，但是我依然有部分看不懂，就继续追问细节和原理，造成从上向下的学习。

有扎实的基础知识是前提，不然怎么提问都无从下手，一个高质量的提问决定了AI的输出质量

失去基础，一切就是沙器。

The difference between “start with a problem and anticipate more problems” versus “answer my question and solve my problem.”

我从小的学习方法好像和他是一样的。

成人以后才发现这种学习方法有多实用

我认为是这样的。实际情况是如此。真正需要从底向上学的，只有构建主义哲学。这个是需要先学的。还有开放系统理论，这些是结构。数理化生没有必要从底向上学。这是事实。休谟写《人性论》说的就是文艺复兴之后的科学的大爆炸超出人脑能容纳，像神性一样学习是TM纯扯蛋。当然哲学是例外。

文凭通胀下，真正的核心竞争力早已改写：不是死啃教材的文凭背书，而是「提出问题+调用算力」的实战能力。 自上而下学习的精髓，从来不是先熬理论再落地，而是让知识为解决问题而生。任务式、项目式驱动，用AI补短板，从真实问题切入动手，知识自会在实战中自然生长。 未来不属于死记硬背的做题家，只属于敢向现实发问、用实战构建能力的行动者，这才是普通人改写人生的破局关键。

任务式、项目式学习任务驱动学习

这就是方丈说的“问”一个问题 问“一个”问题 问一个“问题”

美国和中国环境不一样好吧。

傅总，就是一个搬砖头的SB

可以实践一下

学习能力以及是否能用好AI工具作为tools可能之后是拉开人与人之间差距的巨大分水岭了，核心理念还是执行力为王

傻逼，opanAI把一堆博士都解雇了吧

Can’t agree more

这就是年轻人的问题，看问题太简单太片面太主观

“自上而下”的学习方法是基于目标或任务导向性的学习。以学生的兴趣和目标为出发点，不过这种学习是基于自驱力的基础之上。

互联网的时候他们说不用学习了，直接上网查就行；现在AI来了，又是这一套。滚你吗比吧。

除非植入芯片，否则永远碎片化的知识体系

自上而下要有底层思维，AI只是加速器

现在的产品手册也是这样的，先教用户“几招”（实践）。 至于理论部分，有各个知识点详解，用户不想一个个看，那就用AI来问答，想知道哪个知识点就问哪方面。

亦即事上練，從做中學，主動探索和拼湊出更有目標導向的情境感。 AI可隨時輔助與參照知識宏觀的導航，同時也可即時彌補過程遭遇的局部問題解決方案，更能主動掌握學習進度，再透過AI互動的多類型案例分析來檢驗學習成果，根據當下所需篩選優先強化的缺失。

AI驱动，问题优先，自上而下的学习方式。

要有一定基础才能这样。完全反向学习其实花时间更多，因为你要不断试错。积累基础最快的方式还是看书，因为书本是前人精心总结的，你不需要再自己走弯路。

个人很认同这个方式。