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很多人学习越努力成绩越差,往往不是因为懒,而是方法踩了坑。 心理学教授Marty Lobdell的讲座讲得很清楚: 大脑高效专注通常只有25-30分钟。超时硬撑只会效率崩盘,不如每学半小时就彻底歇5分钟,让注意力真正回血。 反复看笔记、画线只会制造“我都会了”的假象。真正记住的是有意义的内容,把新知识和已有经验连起来。 学习至少八成时间要花在输出上。合上书,用自己的话讲一遍,甚至对着空椅子讲课。强迫大脑提取记忆的过程,才是真正在学。 停掉无效死磕,换成这些做法,效果会完全不一样

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我做过 100+ 公开演讲,程前的演讲能力是真 TM 差啊😅 演讲分等级的: 1️⃣ 即兴发挥:没有准备表现不好 2️⃣ 直接念稿:照着念不顾观众感受 3️⃣ 脱稿演讲:得练习非常多遍才可以 4️⃣ 即兴发挥:脑中有大纲,肚中有货 5️⃣ 伪神:罗永浩,在段子里发布产品 6️⃣ 真神:乔布斯让发布会变成一场体验 他在第 2️⃣ 层,周鸿祎在第 4️⃣ 层 周鸿祎有些东西没有说的太透,毕竟是公开场合时间有限,我给大家普及一下 一、首先:演讲的目的到底是为了什么?🤔 难道是上台脱口而出一篇媲美出师表那样的演讲稿么? 一般的公关公司可能这么想🤣 但是不是 演讲的目的是让你的观众记住你 or 一个点 比如说 小米早年发布会就让你记住一件事 小米手机性价比高 说了什么不重要,过程不重要,结果重要 二、怎么让观众记住呢?💡 大家的第一反应是什么? 东西好不就行了? 不是,一场发布会,一场演讲时间长的几个小时,短的 30 分钟 让一个普通人 30 分钟全神贯注是很难的 所以你需要不断的勾起观众的好奇心 这也是为什么大家都爱看老罗的发布会 这也是为什么上学的时候每过 45 分钟休息十分钟 OK 这才解释了周鸿祎说的那句话: 演讲要多说段子 难道是让你讲段子么? 不是 而是通过一个一个段子把你要传递的内容包装起来 非常明显的就是周鸿祎自己讲的赞助演讲的故事,听着是一个段子,但是周鸿祎表达的观点大家能够 Get 到 这就是成功演讲的案例👍 三、总结 📝 演讲需要注意的有太多内容,我只是那一个小点简单聊一下 说周鸿祎他们没准备是错的 他们这一辈子都在为下一场演讲做储备 而你只是提前两天准备了稿子 还 TM 没有背熟 想起那句话: 你凭什么认为你的寒窗十年能比得上我们三代人的努力 - 手机打字效率还是太低了

Punk(2898 🙌💎)

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为什么年纪大了以后,会感到时间越走越快,一年过得就像一周那么快? 这个视频解答了困惑,原来有生物学的合理解释。 想想7岁时可以长时间看蚂蚁爬过人行道,感觉一天很长。 人的脑子里运行着一个压缩算法,研究者称之为“记忆编程密度”。 儿童的时候,凡事都新鲜,从零建模,每一件事都以高帧率视频印刻到脑子里,每一个数据点都值得记录。 30岁的时候你已经见识过很多,脑子就进入了可预测模式。你只会记录一些超出预测范围的新信息。 这就严重影响到了大脑对时间的感知。 有研究者提出了“怪球效应”的概念。 如果给你显示同样一双鞋10次,对单调的信息,脑子就会完全停止运转。 但如果第11张图突然出现了一束花,那么脑子就会警醒并记录下来,因为花是意外信息。 你就会认为那个花显示的时间偏长一点,而实际上每张图间隔时间完全一样。但因为你对花的记忆有更多的帧数,你就会误认为显示的时间更长。 这里就得出了重要结论: 大脑会无视常规的信息,只有新奇、突然的信息才唤醒记忆开关。 你的生活越是可预测、越习以为常,你越是本能忽略这些日常信息。大脑将10年的经历压缩成简单的几个文件夹。 给我们的启示是深刻的: 想要日子过慢一些,你不需要回到儿时的时间机器,只需要新奇就够了。 给自己更多的新体验,更多的新信息,多给大脑一些打开记忆开关的理由。等于是拉长了每天的时间。

徐老猫

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今天看到一个视频,比较震撼,讲到如何让人脑像肌肉一样,通过有效方法,获得强化和锻炼。在如今 #AI 不断侵蚀我们智能,短视频不断颓废我们前额叶的情况下,刻意练习我们大脑,尤为重要!🧐 🧠1️⃣人脑跟 #AI 到底差在哪儿? 我们每天都在接触最前沿的人工智能模型,不夸张地说,它们现在在很多任务上已经超过人类了,尤其是: · 信息记忆速度 · 计算分析能力 · 语言生成质量 · 模式识别稳定性 可问题来了,#AI 再强,它是“靠喂数据长大的”,但它不会自我成长。 人类的大脑虽然一开始弱,但有个 #AI 羡慕不来的特质:我们可以通过“挑战+反思”不断自我提升。 这就像👇视频里面提到的:大脑是个“肌肉”,越用越强,不用就退化。 🚨 2️⃣ #AI 来了,会不会抢走我们的工作? 说实话,会的,而且已经在抢了。 我看到很多传统岗位,已经在被AI取代或者“辅助+压榨效率”了: 比如:会计、文案、翻译、客服,这些依赖信息和逻辑的工作,AI能干,而且越来越便宜; 再比如:中层管理、PPT写手、产品助理这种“搬砖式脑力劳动”,也在被ChatGPT、Copilot“辅助→取代”。 #AI 不会“抢你工作”,但会“抢你不愿意学习的人”。 💡 3️⃣我们该怎么自我训练,跟得上 #AI 的时代? 这是重点了,我自己每天都在做脑力训练,跟 #AI “赛跑”。我的经验归纳成以下几个方向: 1.不要重复做简单的事,要练“难但可解”的事 “大脑成长的信号,是你觉得‘有点吃力’的时候。” 我举个例子:背单词、刷熟练题,其实对大脑刺激很小;但如果你每天都看一个你看不懂的新领域,比如金融知识、AI原理、心理学、哲学,哪怕只懂 60%,你的神经网络就开始重新接线了。 就像健身,不是拉拉筋就行,是要举让你吃力的哑铃。 2.不是学会重要,是“学错后再学会”才重要 #AI 模型也是靠“loss function”优化——人脑一样。 研究发现,当你做错一道题,然后认真研究为什么错,再重做一遍——这时候大脑的“突触连接”最活跃。 所以我现在刻意让自己错:我会尝试写一段复杂代码、写篇分析报告,然后再看高手的版本,对照,修正。每一次错,其实是一次“神经升级”。 3.把输入变输出,才是真正的学习 你看书、听播客、看论文,输入再多,大脑只是“接收状态”; 只有你把它写出来、讲出来、画出来,才开始“构建知识结构”。 我现在所有学的东西,都要求自己输出:学一个新概念,我要讲给别人听;看一个论文,我要总结出一页脑图;学会一个策略,我要写个推文或笔记复盘。输出是最好的反馈系统。 4.跟 #AI 协作,而不是对抗 我现在很多工作,已经是“我+AI”的方式了: ·用AI总结长文档,但我提问要精准; ·用AI生成方案,我再提炼+重构; ·用AI debug代码,但核心逻辑我得掌握。 这就像开赛车:AI是发动机,但方向盘得是你手里。 最后,我相信未来属于“持续自我升级”的人,#AI 不会像以前的机械化一样,只取代体力劳动。它是第一种能“动脑”的技术,而且成长速度惊人。但幸运的是,我们人类不是固定智力的生物。们的大脑,可以不断适应、重塑、升级。 你越是面对困难、越是感到吃力、越是犯错的时候——其实你正站在“升级的边缘”。所以从现在开始,把每一次挫败、每一个挑战,都当成一次大脑的健身训练。未来 #AI 的世界,不是最聪明的人赢,而是谁最愿意持续成长的人赢。🧐 粉丝共勉之!

Rocky

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我们一直都搞错了记忆的原理。 你的记忆,并不存在。 记忆不是提取,而是生成。 我们一直以为,记忆就是把过往“存起来”,需要的时候再“取出来”。 但这其实是错觉。你记得妈妈的脸,不是因为那张脸一直存在于某个“脑内档案柜”里。而是你接收到“提示” 比如“妈妈”这个词:你的大脑里的生成系统就开始工作了。 它不是“取出”图片,而是“即兴画出”图片。 就像问一个AI:画一只马、画一座山 它不是从文件夹里调现成的,而是根据参数瞬时生成。你对“妈妈”的记忆,也是你大脑的一个实时“请求响应”行为:给我妈妈的脸 然后你脑中的模型立刻开始合成,画出轮廓、填上皮肤、添加声音和动作。 换句话说:你大脑里没有一个影像库,只有一个绘图工具。 所以,记忆并不是“有”或“没有”,而是“能不能生成”。 这种方式,也解释了我们为什么能灵活地“改写”记忆 你不只能想起妈妈的正脸,还能想起她在厨房做饭、在阳台晒太阳,甚至加上一点从未发生的细节。你有无限的方法组合她的存在。 这就带出一个巨大的问题转变: 如果记忆不是仓库,是生成器,那我们教孩子的时候,训练的是检索能力,还是生成能力? 我们不是在“给知识”,而是在“训练模型”。 这就意味着,教育不再是简单的填鸭与背诵,而是:如何帮他们搭建更高效的生成系统 ,能组合信息、模仿样式、即时调取、灵活变通。 记忆,并不是真实的复现,而是即时的重新创造。 重要的,从来不是“记住了什么”,而是“想起来的时候,你能生成出什么”。

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Elon Musk有一个学习方法, 解释了一个困扰我很多年的问题, 为什么有些东西学完一周就忘光, 有些东西一通百通,区别就在于你有没有先建树干。 Elon Musk 说过,要把知识看成一棵语义树,先确保自己理解基本原理,也就是树干和大树枝,再去接触树叶一样的细节,否则那些细节根本无处依附。 这句话我琢磨了很久,越想越觉得它解释了一个困扰我很多年的问题,为什么有些东西学完就忘,有些东西一通百通。 区别就在于你有没有树干。 没有树干的时候,你学到的每一个技巧都是悬在空中的,挂不住,风一吹就掉了,读完一本书一周忘光,学完一门课一个月用不上,本质上都是同一个问题,你在往一棵不存在的树上挂叶子。 这个比喻不只是修辞,它完全符合我们大脑的工作机制,神经可塑性的运作方式就是这样的,能带来成功的神经连接会被不断强化,无用的连接像枯枝一样断掉,当你有了坚实的主干结构,新信息才有地方附着,没有这个框架,所有知识都会快速滑落。 马斯克自己就是这么干的,他没有先去学怎么造火箭发动机,而是先弄懂火箭为什么要那样工作,物理学、材料科学、热力学的基本原理,一旦掌握了这些,具体的工程决策就变成了可以评估、质疑和改进的东西。 芒格也是一样,不死记投资方法,而是从心理学、历史、数学、物理、哲学、生物学里搭建多元思维框架,然后用这个框架在所有领域做决策。 一个方法只能解决一个问题,一次有效,一个原理能反复用上百次,应对你还没遇到的场景。 哈灵顿·埃默森说过,方法可能有百万种,但原理很少,掌握原理的人能成功选择自己的方法,只试方法而忽视原理的人注定遇到麻烦。 所以咱们不管学什么新东西,先别急着找技巧,先问一个问题, 这个领域的树干是什么,哪些是一旦理解就能让其他一切都变得更容易的第一性原理。 先长树干,再挂树叶。

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