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教材太无聊？YouTube 听不懂？多邻国没有用？ Fluentide 可以真正帮你用有趣、轻松的方式学会英语。注册、社群，今天通通开放！它的原理是用 AI 把现实世界的新闻素材简化成你能听得懂的语言，并做成播客给你听。也就是所谓 comprehensible input，语言学家口中唯一有效的学习语言的方式。之前，人工的数量是有限的，素材的数量是无限的，不可能有人可以一直及时制作这种适合每个人的材料。有了 AI，给每个人定制适合自己的学习材料变得简单，学习英语不再是一件枯燥重复的事情。我的目标是让学习英语成为一种生活方式，作为你生活的一部分，而不是一件工作生活之外的一件苦差。我可以很自豪地说，我真正用 AI 解决了一个困扰大家的问题，语言学习从此变得不一样了。当然，我相信 Fluentide 的听力功能只是一个开始，我脑子里已经有一系列听说读写的产品可以帮助大家更轻松地学英语。了解我的人可能知道我是个外行，半年前才接触全栈开发，技术能力有限，所以欢迎有共同志向的人和我合作。今天 Fluentide 已经开放注册了，欢迎大家体验。付费用户可以自己选择话题，或者输入链接生成播客，并选择适合自己的难度。免费用户也可以也可以无限浏览、收听已经生成的全部上百篇播客。我保证其中有你能听得懂的。如果你暂时不想付费，也可以把想让 Fluentide 生成的关键词或链接留在评论区，我可以替你生成。 Waitlist 中近千名用户，过去一周近万的网站访问者，因为拥挤没加到微信的大家，今天都可以访问 Fluentide 的官网注册，或扫描企业微信二维码加入社群了。期待大家的反馈！

Haoshan Hong

11,803 subscribers

75,723 views • 1 year ago •via X (Twitter)

Science & Technology Education Health & Wellness

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

11 Comments

Haoshan Hong1 year ago

网站链接：

World Scientific1 year ago

Explore innovative ways to share math with the world! 📚👥 From math trails to museums, films, and social media, discover how to communicate mathematical concepts effectively. Click the banner below to learn more! #MathCommunication #MathEd #ScienceLiteracy

ImmuneMind1 year ago

1、英语工具要让人能够坚持学下去，内容和交互都要体现这样的核心诉求。2、podcast大部分英语材料是免费的，我经常听的all ears很有趣，你生成的内容像教科书，有点无聊。3、你这个功能收费（无试用）是否台贵了点。

Haoshan Hong1 year ago

你能听得懂allears应该水平不错了。趣味性的确是一个好建议，我之后会优化这一方面。现在的产品选的都是高端的模型，之后还有计划升级更高端的，为了产品发展定的现在的价格。主要还是因为没有融资，而且学生没有别的收入来源，所以没法倒贴运营这个项目。

Fairyex1 year ago

换成中文，发国外做中文学习，似乎也不错🤔

Haoshan Hong1 year ago

好想法，不过这个市场还不太了解，感觉中文还是太难了

cake1 year ago

目前功能还比较简单

Haoshan Hong1 year ago

请多指教

不就是玩嘛1 year ago

请问，零基础的话，是不是应该学好音标和背一些词汇后再用你这工具？

Alan Lin1 year ago

推文人工润色一下吧，浓浓的AI感，长篇累牍

Haoshan Hong1 year ago

完全不沾边，根本没打开AI。但的确可能是被AI驯化了。我这水平，让AI润色下可能还会好点。

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绝了，只花5分钟，就做了一档英文播客《段永平的故事》。主播有问有答，有说有笑，语气自然，声音清晰。简直想不到比这更好的英语听力练习法了： - 让 AI 帮你用播客的形式讨论话题，进入情景，自然学习 - 可以导入自己记录的笔记，内容熟悉，不会走神 - 话题难度也可以自己控制，再也不怕听不懂简直是 AI 版的费曼学习法。其实不仅可以自己学英语，还可以搞油管频道赚广告费。 AI 播客制作过程也真的非常简单，只有三步： 1. 打开 NotebookLLM 2. 上传文件或粘贴文本，我这期播客用的就是昨天发的段永平的推 3. 点击生成播客，等待全自动的生成，我这期播客自动生成了6分钟

绝了，只花5分钟，就做了一档英文播客《段永平的故事》。主播有问有答，有说有笑，语气自然，声音清晰。简直想不到比这更好的英语听力练习法了： - 让 AI 帮你用播客的形式讨论话题，进入情景，自然学习 - 可以导入自己记录的笔记，内容熟悉，不会走神 - 话题难度也可以自己控制，再也不怕听不懂简直是 AI 版的费曼学习法。其实不仅可以自己学英语，还可以搞油管频道赚广告费。 AI 播客制作过程也真的非常简单，只有三步： 1. 打开 NotebookLLM 2. 上传文件或粘贴文本，我这期播客用的就是昨天发的段永平的推 3. 点击生成播客，等待全自动的生成，我这期播客自动生成了6分钟

Orange AI

83,765 views • 2 years ago

学英语最好的方法，可能是你真的有东西想搞懂，也有话想表达！而学一门语言，更重要的可能是理解它背后的文化、历史、价值观和意识形态。一个故事为什么会这样发展，一个人为什么做出那个选择，一个国家又是怎样一步步变成今天的样子。带着这些好奇去读，语言就有了具体的情景，读下去也有了理由。最近想系统了解美国历史，我就把这件事和英语学习放到了一起：沿着历届美国总统和他们所处的时代，给自己做一套日常英语学习材料。每一章的思路都很简单：读一个故事，认识一段历史，积累几个今天还能用的表达，再用自己的话讲出来。今天用豆包工作，结合 /计划模式和 /目标模式把目录、故事、表达卡和复习题串了起来，还把阅读材料排成了可以打印的学习册。拿华盛顿卸任这段故事，分享一下我是怎么做的 👇

学英语最好的方法，可能是你真的有东西想搞懂，也有话想表达！而学一门语言，更重要的可能是理解它背后的文化、历史、价值观和意识形态。一个故事为什么会这样发展，一个人为什么做出那个选择，一个国家又是怎样一步步变成今天的样子。带着这些好奇去读，语言就有了具体的情景，读下去也有了理由。最近想系统了解美国历史，我就把这件事和英语学习放到了一起：沿着历届美国总统和他们所处的时代，给自己做一套日常英语学习材料。每一章的思路都很简单：读一个故事，认识一段历史，积累几个今天还能用的表达，再用自己的话讲出来。今天用豆包工作，结合 /计划模式和 /目标模式把目录、故事、表达卡和复习题串了起来，还把阅读材料排成了可以打印的学习册。拿华盛顿卸任这段故事，分享一下我是怎么做的 👇

Cell 细胞

11,991 views • 12 days ago

最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上，陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲，非常精彩，从数学使用计算计算机的历史开始讲起，一直讲到大语言模型，干货相当多，尤其适合对数学有兴趣的同学。（对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看）先摘录几个冷知识： 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年，最早的机器辅助计算可能是罗马人，然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”，计算弹道和其他任务，多位女孩子，因为男士们在打仗，所以那时候的计算基本单位不是GPU，而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在，数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言，叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库，通过众包的方式开发的，本科数学课程中看到的内容，比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等，这些都已经被形式化了，所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程，那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划，将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化，然后再将它们整合在一起，这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图，然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。去年，陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了，使用了蓝图工具，参与的人中有概率论专家，甚至还有一些并非数学家的人，他们是程序员，但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务，并完成了它。在数学领域，通常很难这么多人一起合作，一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时，你必须相信每个人的数学都是正确的。但是，一旦超过一定规模，这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器，它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容，会被拒绝。因此，你可以与一些从未见过的人合作。最后是讲大语言模型，首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文（我猜是微软那篇《GPT-4，通用人工智能的火花》），论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题，但实际上，这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题，而是一个简化版本，并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题，成功率只有1%，论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案：比如 CoT（Chain of Thought），也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对，但是如果让它一步步解释，可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧，比如尝试简单的例子，反证法，尝试逐步证明等。比如让模型和编程语言或者工具连接，将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证，并且迭代的进行修正和验证，直到得到正确的结果，这可以提升大语言模型生成的效果。即使借助这些手段，大语言模型还远远不能解决大多数数学问题，更不用说数学研究问题了！当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心，表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展，还提到了他日常是怎么用 AI 的，比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题，我尝试了几种方法，但都无法解决。于是，我尝试询问 GPT，你建议我使用什么其他方法来解决这个问题？GPT 给我提供了 10 种可能的方法，其中有 5 种我已经尝试过，或者明显没有帮助。的确，有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法，那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时，我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以，将 GPT 视为一个交流伙伴，它确实具有一定的用处。还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码，让它自动生成下一步的证明结果，Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具，你只需要写下一半的证明，它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下，它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说，我接受这个答案。好的，那么在这种情况下，我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行，尽管你可能看不清楚，却真的解决了这个问题。所以，你不能盲目接受它的输入，因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解，这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行，它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验，即通过迭代地让 AI 提供证明，然后让编译器进行反馈，如果编译出错，就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法，我们开始能够验证四五步长的证明。当然，一个大型的证明可能需要数万行。所以，我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是，这已经是一个相当有用的工具。对于大家关心的问题： AI 在数学领域现在到了哪一个阶段？是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题？陶哲轩也给出了他的看法： > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题，你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此，它们也不是完全可靠的，但还是有用的。不过至少在接下来的几年里，它们基本上将是非常有用的辅助工具，超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向： - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如，我们已经看到了关于结理论的例子，它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此，我们希望能够创建大量的数据集，输入到 AI 中，它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点，部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在，因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程，我们一次只能证明一个定理，如果你效率很高，可能一次能证明两三个。但是有了 AI，你可以设想一下未来的情况，我们不是试图解决一个问题，而是处理一类类似的1000个问题，然后告诉AI，尝试用这个方法解决这 1000 个问题，然后报告结果，哦，我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢？我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法，又能解决多少问题？你可以开始探索问题的空间，而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情，或者是你需要几十年时间，通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么，不能做什么。但是有了这些工具，你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以，未来将会非常令人兴奋。演讲环节结束前的最后一句话说的特别好： > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上，我们必须这样做，因为如果我们自己都不知道如何做这些事情，就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题：如果我们自己都不知道如何构建软件，就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用，但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。原始 YT 视频：

最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上，陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲，非常精彩，从数学使用计算计算机的历史开始讲起，一直讲到大语言模型，干货相当多，尤其适合对数学有兴趣的同学。（对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看）先摘录几个冷知识： 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年，最早的机器辅助计算可能是罗马人，然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”，计算弹道和其他任务，多位女孩子，因为男士们在打仗，所以那时候的计算基本单位不是GPU，而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在，数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言，叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库，通过众包的方式开发的，本科数学课程中看到的内容，比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等，这些都已经被形式化了，所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程，那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划，将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化，然后再将它们整合在一起，这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图，然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。去年，陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了，使用了蓝图工具，参与的人中有概率论专家，甚至还有一些并非数学家的人，他们是程序员，但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务，并完成了它。在数学领域，通常很难这么多人一起合作，一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时，你必须相信每个人的数学都是正确的。但是，一旦超过一定规模，这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器，它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容，会被拒绝。因此，你可以与一些从未见过的人合作。最后是讲大语言模型，首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文（我猜是微软那篇《GPT-4，通用人工智能的火花》），论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题，但实际上，这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题，而是一个简化版本，并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题，成功率只有1%，论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案：比如 CoT（Chain of Thought），也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对，但是如果让它一步步解释，可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧，比如尝试简单的例子，反证法，尝试逐步证明等。比如让模型和编程语言或者工具连接，将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证，并且迭代的进行修正和验证，直到得到正确的结果，这可以提升大语言模型生成的效果。即使借助这些手段，大语言模型还远远不能解决大多数数学问题，更不用说数学研究问题了！当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心，表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展，还提到了他日常是怎么用 AI 的，比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题，我尝试了几种方法，但都无法解决。于是，我尝试询问 GPT，你建议我使用什么其他方法来解决这个问题？GPT 给我提供了 10 种可能的方法，其中有 5 种我已经尝试过，或者明显没有帮助。的确，有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法，那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时，我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以，将 GPT 视为一个交流伙伴，它确实具有一定的用处。还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码，让它自动生成下一步的证明结果，Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具，你只需要写下一半的证明，它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下，它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说，我接受这个答案。好的，那么在这种情况下，我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行，尽管你可能看不清楚，却真的解决了这个问题。所以，你不能盲目接受它的输入，因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解，这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行，它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验，即通过迭代地让 AI 提供证明，然后让编译器进行反馈，如果编译出错，就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法，我们开始能够验证四五步长的证明。当然，一个大型的证明可能需要数万行。所以，我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是，这已经是一个相当有用的工具。对于大家关心的问题： AI 在数学领域现在到了哪一个阶段？是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题？陶哲轩也给出了他的看法： > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题，你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此，它们也不是完全可靠的，但还是有用的。不过至少在接下来的几年里，它们基本上将是非常有用的辅助工具，超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向： - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如，我们已经看到了关于结理论的例子，它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此，我们希望能够创建大量的数据集，输入到 AI 中，它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点，部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在，因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程，我们一次只能证明一个定理，如果你效率很高，可能一次能证明两三个。但是有了 AI，你可以设想一下未来的情况，我们不是试图解决一个问题，而是处理一类类似的1000个问题，然后告诉AI，尝试用这个方法解决这 1000 个问题，然后报告结果，哦，我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢？我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法，又能解决多少问题？你可以开始探索问题的空间，而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情，或者是你需要几十年时间，通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么，不能做什么。但是有了这些工具，你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以，未来将会非常令人兴奋。演讲环节结束前的最后一句话说的特别好： > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上，我们必须这样做，因为如果我们自己都不知道如何做这些事情，就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题：如果我们自己都不知道如何构建软件，就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用，但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。原始 YT 视频：

宝玉

304,710 views • 2 years ago

先讲一个你可能从来没听说过的人。 1930年，英国语言学家 C.K. Ogden 做了一件很偏执的事——他把整个英语词汇表研究了一遍，然后问了一个问题：如果只能留下最核心的那些词，英语还能不能用？他的答案是：850个词，够了。这850个词，不是随便选的，是他穷尽分析之后筛选出来的"语言骨架"。他把它们分成5类： 100个操作词（Operations）：这、那、是、有、做……就是那些让句子转起来的胶水词 400个普通事物（General Things）：名词里最高频、最基础的那层 200个可描绘事物（Picturable Things）：能画出来的具体东西，比如 door、fire、river 100个性质词（Qualities）：描述世界的形容词，比如 clear、simple、important 50个反义词（Opposites）：成对出现，学一个等于学两个 —————— 然后他把这套体系命名为 Basic English，发表出来。接下来发生的事情更有意思。丘吉尔在二战期间公开赞扬这套体系，认为它是盟国推广英语教育的最佳基础。H.G. 威尔斯把它写进了《世界大战》的续集设定里，作为未来世界通用语言的蓝图。乔治·奥威尔……没有赞扬它，但《1984》里那套压缩语言"新话"（Newspeak）的灵感，正是来自对 Basic English 的深深警惕——他担心语言被缩减之后，人的思想也会跟着被缩减。这就是这850个词的能量：支持者觉得它是桥梁，批评者觉得它是枷锁，争论了将近一百年。但我想说的不是那场争论。我想说的是——这850个词，对今天的英语学习者来说意味着什么。大多数人学英语，是被一本本厚厚的词汇书和无尽的考纲压着学的。CET-4、CET-6、托福、雅思……每一个证书背后都是几千个词的暴力记忆，背了忘，忘了背，从来没有真正"用"过。 Ogden 给出的逻辑完全相反：不是多，而是深。这850个词，每一个都是高频中的高频，每一个在日常英语表达里都有不可替代的位置。当你真正把这850个词学透——不只知道它的意思，还知道它的用法、它的近义词在什么场景该用哪一个——你对英语的掌握会比背了5000个词却每个只认识中文意思要扎实得多。这是一种截然不同的语言观：根扎得够深，枝才能生得够远。 —————— 于是我做了这个网站：（准确的说我让 Codex 做的）原版 Ogden 的资料是一本PDF，黑白的，排版像上个世纪（它确实是上个世纪的）。我想让它变成真正可以用来学习的东西。花了不少时间（花了不少 Token ）最终做成了这样：每一个词，都有一张完整的卡片。卡片上有：这个词的中文释义、英文定义（用简单的英语解释英语，就像 Ogden 本人的风格）、一句真实语境下的例句，以及2到3个同义词。五个类别各有自己的颜色，一眼就知道你在学哪个区域的词汇。每一个词，都可以听发音。接的是有道词典的语音接口，默认英式发音，可以切换美式。点单词听一次，点例句听一次，语速比正常稍慢一点，适合跟读。不是那种机械的合成音，真的可以听。最让我花心思的，是同义词那里。很多人背单词的时候，同义词只是"差不多的意思"。但真正用英语的时候，difference 和 distinction 不一样，speak 和 talk 不一样，simple 和 easy 不一样。差在哪里？什么场景该用哪个？ ——————— 网站是免费的，不需要注册，不会收集任何信息。直接访问就行：如果你身边有正在学英语的人，或者觉得自己英语"学了很多年但还是用不好"的，可以发给他们看看。也许这850个词，是一个值得重新开始的起点。 👆 以上的文案也是它写的，我越来越没有用了

先讲一个你可能从来没听说过的人。 1930年，英国语言学家 C.K. Ogden 做了一件很偏执的事——他把整个英语词汇表研究了一遍，然后问了一个问题：如果只能留下最核心的那些词，英语还能不能用？他的答案是：850个词，够了。这850个词，不是随便选的，是他穷尽分析之后筛选出来的"语言骨架"。他把它们分成5类： 100个操作词（Operations）：这、那、是、有、做……就是那些让句子转起来的胶水词 400个普通事物（General Things）：名词里最高频、最基础的那层 200个可描绘事物（Picturable Things）：能画出来的具体东西，比如 door、fire、river 100个性质词（Qualities）：描述世界的形容词，比如 clear、simple、important 50个反义词（Opposites）：成对出现，学一个等于学两个 —————— 然后他把这套体系命名为 Basic English，发表出来。接下来发生的事情更有意思。丘吉尔在二战期间公开赞扬这套体系，认为它是盟国推广英语教育的最佳基础。H.G. 威尔斯把它写进了《世界大战》的续集设定里，作为未来世界通用语言的蓝图。乔治·奥威尔……没有赞扬它，但《1984》里那套压缩语言"新话"（Newspeak）的灵感，正是来自对 Basic English 的深深警惕——他担心语言被缩减之后，人的思想也会跟着被缩减。这就是这850个词的能量：支持者觉得它是桥梁，批评者觉得它是枷锁，争论了将近一百年。但我想说的不是那场争论。我想说的是——这850个词，对今天的英语学习者来说意味着什么。大多数人学英语，是被一本本厚厚的词汇书和无尽的考纲压着学的。CET-4、CET-6、托福、雅思……每一个证书背后都是几千个词的暴力记忆，背了忘，忘了背，从来没有真正"用"过。 Ogden 给出的逻辑完全相反：不是多，而是深。这850个词，每一个都是高频中的高频，每一个在日常英语表达里都有不可替代的位置。当你真正把这850个词学透——不只知道它的意思，还知道它的用法、它的近义词在什么场景该用哪一个——你对英语的掌握会比背了5000个词却每个只认识中文意思要扎实得多。这是一种截然不同的语言观：根扎得够深，枝才能生得够远。 —————— 于是我做了这个网站：（准确的说我让 Codex 做的）原版 Ogden 的资料是一本PDF，黑白的，排版像上个世纪（它确实是上个世纪的）。我想让它变成真正可以用来学习的东西。花了不少时间（花了不少 Token ）最终做成了这样：每一个词，都有一张完整的卡片。卡片上有：这个词的中文释义、英文定义（用简单的英语解释英语，就像 Ogden 本人的风格）、一句真实语境下的例句，以及2到3个同义词。五个类别各有自己的颜色，一眼就知道你在学哪个区域的词汇。每一个词，都可以听发音。接的是有道词典的语音接口，默认英式发音，可以切换美式。点单词听一次，点例句听一次，语速比正常稍慢一点，适合跟读。不是那种机械的合成音，真的可以听。最让我花心思的，是同义词那里。很多人背单词的时候，同义词只是"差不多的意思"。但真正用英语的时候，difference 和 distinction 不一样，speak 和 talk 不一样，simple 和 easy 不一样。差在哪里？什么场景该用哪个？ ——————— 网站是免费的，不需要注册，不会收集任何信息。直接访问就行：如果你身边有正在学英语的人，或者觉得自己英语"学了很多年但还是用不好"的，可以发给他们看看。也许这850个词，是一个值得重新开始的起点。 👆 以上的文案也是它写的，我越来越没有用了

虎小象

982,104 views • 4 months ago

上来就问你讲不讲英语有点唐突，被问到的孩子们的反应也挺有意思的：多数人听懂了女老外在问啥，但未能得体地应对，用中文说“在中国讲什么英语？”已经算客气的了，用流利的英文反问：中文也是国际语言，不是吗？就显得有点过度反应了。绝大多数在墙内已经把英文学到一定程度的孩子，都没有认识到一个残酷的现实：中文真的算不上一门国际语言。一个不懂日语的德国人和一个不会德语的日本人遇到了，他们极大概率会使用英语作为沟通媒介，而选择使用中文的可能性则极低。当一个母语是斯拉夫语的东欧人和一个母语是西班牙语的南美人，需要学会一门外语用来提高自己的国际交流能力时，他们一致的选择会是英语，而不会是中文。

上来就问你讲不讲英语有点唐突，被问到的孩子们的反应也挺有意思的：多数人听懂了女老外在问啥，但未能得体地应对，用中文说“在中国讲什么英语？”已经算客气的了，用流利的英文反问：中文也是国际语言，不是吗？就显得有点过度反应了。绝大多数在墙内已经把英文学到一定程度的孩子，都没有认识到一个残酷的现实：中文真的算不上一门国际语言。一个不懂日语的德国人和一个不会德语的日本人遇到了，他们极大概率会使用英语作为沟通媒介，而选择使用中文的可能性则极低。当一个母语是斯拉夫语的东欧人和一个母语是西班牙语的南美人，需要学会一门外语用来提高自己的国际交流能力时，他们一致的选择会是英语，而不会是中文。

语林

54,049 views • 2 months ago

马斯克：“首先，你不需要上大学来学习东西。一切基本上都是免费的。你可以免费学习任何你想学的东西，这不是学习的问题。大学有其价值，那就是，比如，你知道，看到某人是否能在某件事上努力工作，包括一堆有点烦人的家庭作业，并且仍然完成他们的家庭作业，坚持到底并完成它？你知道，那就是大学的主要价值。然后，你可能想和一群同龄人一起玩一段时间，而不是直接进入职场。所以，基本上，我认为大学基本上是为了娱乐和证明你能完成你的琐事，但它们不是为了学习。”

马斯克：“首先，你不需要上大学来学习东西。一切基本上都是免费的。你可以免费学习任何你想学的东西，这不是学习的问题。大学有其价值，那就是，比如，你知道，看到某人是否能在某件事上努力工作，包括一堆有点烦人的家庭作业，并且仍然完成他们的家庭作业，坚持到底并完成它？你知道，那就是大学的主要价值。然后，你可能想和一群同龄人一起玩一段时间，而不是直接进入职场。所以，基本上，我认为大学基本上是为了娱乐和证明你能完成你的琐事，但它们不是为了学习。”

KK.aWSB

50,146 views • 8 months ago

今天我们的新产品 FlowSpeech 正式发布 FlowSpeech 是全球第一个书面语转口语的 TTS 可以读网页，可以念小说，可以讲PPT，还能翻译外语。它是你的 AI 嘴替，随时替你说话。这听起来非常不炸裂，但它却是基于我们真实的用户的真实痛点所做的有用的小产品。为什么在行业都在吹概念，追模型，卷 Agent 的时候，我们选择花一点时间做一个这样的小产品呢？作为 AI 应用公司，我们当然希望自己成为天空中的独角兽。但做产品的本质，是帮助一个个真实的人。 FlowSpeech 的需求来自一位80岁的美国老人，这是他的故事。👇

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Orange AI

478,078 views • 1 year ago

使用 Google Gemini 做出了目前最强的英语口语学习软件。Gemini的多模态能力目前来说应该是世界第一。之前也尝试过用OpenAI的语音模式学习英语，问题是我英语本来就不是很好，每次回答还默认英语，而且他也无法识别语调，发音等问题，实际上那种模式是通过语音转文字后进行分析，完全无法分析你的语调和发音问题。 Gemini2.0的多模态功能完美解决了这个问题，目前他可以非常强的理解你的真实发音，而不是单纯的转换成文字后纠正，他可以真正的触达你的真实声音。下面是我自己练习时的视频，它是可以真正的分析你的发音，真的太强大了！

使用 Google Gemini 做出了目前最强的英语口语学习软件。Gemini的多模态能力目前来说应该是世界第一。之前也尝试过用OpenAI的语音模式学习英语，问题是我英语本来就不是很好，每次回答还默认英语，而且他也无法识别语调，发音等问题，实际上那种模式是通过语音转文字后进行分析，完全无法分析你的语调和发音问题。 Gemini2.0的多模态功能完美解决了这个问题，目前他可以非常强的理解你的真实发音，而不是单纯的转换成文字后纠正，他可以真正的触达你的真实声音。下面是我自己练习时的视频，它是可以真正的分析你的发音，真的太强大了！

Box (mainnet arc)

141,654 views • 1 year ago

做了 8 个月，CapWords Speak 终于上线了🚀 在一周就能做出一个 App 的时代，多少显得有点格格不入。从去年开始，我们一直在想：现在的 AI 知道全世界，为什么语言学习 App 还在让每个人练习同样的预设场景？真正想说的话，明明都藏在每天的生活里。你今天去了哪里、吃了什么早餐、刚刚拍下了什么，才是最自然的口语素材。所以我们做了 Speak。拍下眼前的东西，认识它，聊聊它，再慢慢学会用另一门语言表达自己的生活。欢迎大家试用反馈📷 #CapWords #AI #英语口语

做了 8 个月，CapWords Speak 终于上线了🚀 在一周就能做出一个 App 的时代，多少显得有点格格不入。从去年开始，我们一直在想：现在的 AI 知道全世界，为什么语言学习 App 还在让每个人练习同样的预设场景？真正想说的话，明明都藏在每天的生活里。你今天去了哪里、吃了什么早餐、刚刚拍下了什么，才是最自然的口语素材。所以我们做了 Speak。拍下眼前的东西，认识它，聊聊它，再慢慢学会用另一门语言表达自己的生活。欢迎大家试用反馈📷 #CapWords #AI #英语口语

DTD

62,330 views • 2 months ago

和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？扣子空间详细体验评测（下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。支持两种工作方式：自动模式：AI自动帮你完成任务。协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

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小互

27,254 views • 1 year ago

我的零痛苦 AI 学英语技巧 #活到死学到死去年超热门的 NotebookLM、能把文章变成活灵活现的播客节目的那个，我用它表弟 Illuminate AI 学英语 Illuminate 能生成一问一答音频，适合讲解论文、分析长文章，我用它把有趣的英语长文转为 3、5 分钟的短音频，用碎片时间听它们因为我生成的都是我喜欢的、很有趣的文章，学习过程过程毫无痛苦😂，背单词、学句型、学发音…都行比如我一天生成 10 条音频、每条 5 分钟、每分钟 130 个单词…一个月我能覆盖接近 20 万的单词，以及无数短语、句子试听一下我生成的介绍 NFT 泡沫的故事，Youtube 上的原始视频有 76 分钟长，Illuminate 缩成了 6 分钟 Illuminate 的语气有随意、正式、指导、自定义几种，每天能免费生成 20 条音频

我的零痛苦 AI 学英语技巧 #活到死学到死去年超热门的 NotebookLM、能把文章变成活灵活现的播客节目的那个，我用它表弟 Illuminate AI 学英语 Illuminate 能生成一问一答音频，适合讲解论文、分析长文章，我用它把有趣的英语长文转为 3、5 分钟的短音频，用碎片时间听它们因为我生成的都是我喜欢的、很有趣的文章，学习过程过程毫无痛苦😂，背单词、学句型、学发音…都行比如我一天生成 10 条音频、每条 5 分钟、每分钟 130 个单词…一个月我能覆盖接近 20 万的单词，以及无数短语、句子试听一下我生成的介绍 NFT 泡沫的故事，Youtube 上的原始视频有 76 分钟长，Illuminate 缩成了 6 分钟 Illuminate 的语气有随意、正式、指导、自定义几种，每天能免费生成 20 条音频

倪爽

55,574 views • 1 year ago

我来了，这个小产品叫 qac-man , 是把 pac-man 游戏做成了一个 qrcode 生成器，真的可以玩，也真的可以扫码识别欢迎到试玩，还可以嵌入到你自己的网站里不知道有没别人做过，我反正是自己想的点子，但如果有那就是我没什么见识导致的，欢迎大家模仿这个 idea

我来了，这个小产品叫 qac-man , 是把 pac-man 游戏做成了一个 qrcode 生成器，真的可以玩，也真的可以扫码识别欢迎到试玩，还可以嵌入到你自己的网站里不知道有没别人做过，我反正是自己想的点子，但如果有那就是我没什么见识导致的，欢迎大家模仿这个 idea

大帅老猿

37,339 views • 27 days ago

看完这期视频，你的大脑将不可逆转地变聪明一些。今天我们来讲大脑可塑性原理。我们的内容，会依据于哥伦比亚大学的脑科学教授 Lara Boyd 的研究。今天我们就来讲：如何让你的大脑自己变聪明。大脑的改变可以分成三个部分，分别是：化学改变、结构改变，以及功能改变。因为脑科学的研究在不断更新，所以人们对于大脑的认知，其实往往会出现三个方面的误解。第一个误解是：你的大脑是你父母给予的，所以你的大脑的聪明程度，以及它的功能性，是有上限的。人们往往对大脑的第二个误解是：成年以后，人的大脑就不能再改变了。人们对于大脑的第三个误解就是：当你不再思考的时候，大脑就不会运行。但是随着神经科学的发展，我们发现，大脑其实是一直在改变的，你的脑部结构也是一直在改变的。所以今天我们主要要讲的就是：如何让你自己改变你的大脑。其实简单来说，一言以蔽之，就是：行为是可以改变大脑的。而且行为是无时无刻不在改变着大脑。今天会讲很多反常识的点。首先我们来讲，Lara 的第一个核心观点是什么。他认为：不是因为你是谁，所以你做了这样的事情；某种程度上，也是因为你做了这样的事情，造就了你是谁。你的行为在无时无刻地塑造你的大脑。正是因为你眼前面临一个选择，你选择了 A 或选择了 B，然后你持续地在做 A、做 B 的过程中，它塑造了你是谁。你不是用拥有的大脑在生活，而是生活在不断构建你的大脑。这有点像萨特的存在主义：你塑造了你自己是谁，而不是你是谁，所以你做了怎样的事情。你的行为，完全改变了你的大脑结构，也定义了你是谁。所以每个人的行为，每个人眼前的选择，是非常重要的。即便你不选择，也是一种选择。这就不得不让我们引出第二个话题：改变大脑的三种方式。分别是：化学性改变、结构性改变，以及功能性的改变。什么叫化学性的改变呢？就是大脑是如何运作的。大脑是通过神经元之间的化学信号来传递工作的。换言之，你的神经元和神经元之间传递出一个化学信号，才导致你身体有怎样的反应。这就是为什么每个人的愤怒值不一样，这就是为什么每个人的敏感值不一样，这就是为什么每个人对于音乐的这种敏感度不一样。因为，其实你大脑之间的这个化学信号浓度，是不一样的。所以如果说你想快速改变你的大脑，就是通过改变行为，通过学习，来改变神经元之间化学信号的浓度。举个简单的例子：考试之前临时抱佛脚有没有用？有，其实是有用的。因为你有瞬时记忆。你在不断学习的过程中，你的大脑间的神经元之间的化学信号的浓度变强了，所以你学了以后是有用的。但是你有没有发现，考完试以后，到了第二天，再问你考试时候的那个内容的时候，你就忘记了答案。是的。所以某种程度上，这种化学性的改变是什么？是增强你的瞬时记忆。你单次的学习，就会增强你这个神经元之间的瞬时记忆。也就是说，在考试之前，你不要想着放松还是学习，临时抱佛脚是管用的。换言之，这种化学性的大脑改变，会短期地让你变聪明。大脑的第二种改变方式，叫做结构性的改变。因为大脑通过改变神经链接的形态和数量，来储存长期记忆。我举个简单例子就明白了。你看那个马龙，包括樊振东，他们打球的时候，是不是有这种肌肉记忆？对的。他们真的是看到了球的轨迹，所以做出了预判，然后打到这个乒乓球吗？不是的。他的脑子反应没有那么快。但是他通过这种肌肉记忆，其实改变了他的脑部结构。当一个球以某种形态发出来的时候，他的身体自然会给出反应，你的大脑会自动地给出反应，你的大脑结构已经变了。那么它和这个化学性有什么区别呢？我举个简单例子就明白了。就是说你弹钢琴的时候，你第一次，比如说你学一个简单的钢琴曲，当你学会以后，你是不是就会了？你是不是就不会再忘掉了？对。但是第二天弹的时候，你手还是反应不过来，你还是会忘掉。因为你短暂的学习，只是改变了神经元间的化学信号的浓度，而没有改变你的脑部结构。但是如果说你长期学习，长期学习，你就再也忘不掉了。当你把这首曲子弹得滚瓜烂熟的时候，你就再也忘不掉。可能有些人已经失忆了，但他还会弹钢琴。这就是长期学习、长期进步，给予你大脑结构性的改变。这就是为什么小的时候，老师让我们反复练习，反复去背一些诗文。由于小的时候通过朗读的过程中，很多诗文已经背得滚瓜烂熟，所以你就再也忘不掉了。大脑发生了结构性的改变，而且你对于诗歌的鉴赏能力也提高了。所以为什么有一种说法：一个人的家庭环境非常重要，一个家庭的教育环境非常重要。说白了就是所谓的浸淫、所谓的熏陶、所谓的耳濡目染，让你不知不觉之间进入了某种长期学习的状态，大脑结构因此而改变。也就是说，一个杀人犯的孩子，如果被养在一个书香门第，他的大脑结构是会改变的。不代表就是龙生龙、凤生凤、老鼠儿子会打洞。不是这样的。只要你愿意花时间进行长期的学习，进行长期的这种训练，你的大脑结构是会改变的。你是可以突破那个大家以为的那个极限的。第三种改变方式，叫做功能性的改变。什么叫功能性的改变呢？简单来说，就是伦敦的出租车司机。以前是没有 GPS 的，所以他们要怎么样呢？他们就要靠大脑来记地图。当一个客人说：我要从这个地方到另外一个地方的时候，他是靠大脑去记住这个方位的。经过核磁共振的实验，你会发现，伦敦的出租车司机海马体要比一般人活跃得多。就是他们的空间记忆能力，要比一般人活跃得多。难道是因为伦敦出租车公司专门选了海马体比较活跃的人来当出租车司机吗？不是。他就是平凡人，但是他通过长期的训练，导致他的大脑某一项功能，就是比一般人强。我再举个简单例子。就是说如果你学过盲文，就是盲人的文字，通过触摸来获取信息。通过核磁共振你会发现，这些人的手部感觉区域的大脑功能会变大。这就是训练得来的功能性的脑部改变。有没有发现，这个事情很让人兴奋？也就是说，你的每一个行为，其实某种程度上都在重塑你的大脑。最害怕的就是你不改变。但是这个地方，有一点让人失望的地方了。虽然大脑可以改变，每个人的大脑都可以改变，叫大脑可塑性。但是每个人的大脑可塑性是不同的。就是有些人，他想改变大脑特别简单；有些人想改变大脑就难一些。有些人想改变自己的大脑结构，他可以通过训练某种行为，比如弹钢琴、画画、写字、练书法、练舞蹈，他可能 30 天，大脑结构就改变了。但是有些人可能要 60 天，有些人可能要两年。也就是说，这个大脑可塑性不是公平的。大脑可以改变这件事情，对于每个人来说都是透明的。但是改变时间的快慢，对于每个人来说是不一样的。它是某一个领域的不一样，还是整个大脑都不一样？某一个领域。但是如果说，恰巧你就希望这个领域得到改变的话，那就很惨，对吧？相对来说就辛苦一些。但是，一定是可以改变的。换言之，改变大脑是一个非常个人化的事情，它不是一概而论的。不是说你读 30 个小时的诗，和我读 30 个小时的诗，对于大脑的改变是一样的。它不同，有高低之分。我们刚才说的，其实都是正面的大脑可塑性。那我们再说一下，大脑可塑性的这种负面的影响。负面的影响是什么？就是如果你有一个坏习惯，也很难改变。是的。你的大脑结构已经记住了那种坏习惯的行为模式。比如抽烟、喝酒、泡吧。换言之，如果你的大脑已经得到了某种快速获得多巴胺的体验，它就很难放弃这种模式。这就是为什么很多人有成瘾行为。那么如果说你讨厌这样的生活方式，你就要通过其他方式获取多巴胺。这对你来说可能是非常痛苦的。那再说一个负面的点。就是说你不做某些事情，某种程度上也会改变你的大脑。比如说你有每天读书的好习惯，结果突然因为你出去玩了一趟，你放弃了这个习惯，你的大脑也会慢慢变笨。这好真实。对，是这样的。就是你放弃了某一个好习惯，你的大脑也会改变。无论你怎么做，你的大脑都会因为你的做法而得到改变。这就是为什么我经常有一个想法：这个世间万事，都是不进则退，不存在停留。是的，包括你的大脑能力。不进则退，对吧？就是说你要是不想着让它变聪明，它就会变笨。不存在“我的智商维持住了”。对吧？所以就是说，如果你的某种大脑惯性思考方式已经给你带来了困扰，你是可以通过行为去改变。但是，通过行为去改变这件事情，本身也是一件很难的事情。其实以前我听过这么一句话，是台湾省的小马哥说的。他在一次演讲里面说，他为什么要坚持跑步呢？他说：强迫成习惯，习惯成自然。我觉得这句话是非常受用的。如果说你想改变自己大脑，让自己变得聪明一点，刚开始一定是不舒服的。那不舒服没关系，每个人刚开始的改变都是不舒服的。所以要强迫自己去做某些事情。强迫成习惯，习惯成自然。所有成长的东西，都是反人性的。当然，摆烂也是一种生活方式。如果你躺得很平的话，我觉得也没有问题。但是如果说你想变聪明，希望这期能给到你帮助。

看完这期视频，你的大脑将不可逆转地变聪明一些。今天我们来讲大脑可塑性原理。我们的内容，会依据于哥伦比亚大学的脑科学教授 Lara Boyd 的研究。今天我们就来讲：如何让你的大脑自己变聪明。大脑的改变可以分成三个部分，分别是：化学改变、结构改变，以及功能改变。因为脑科学的研究在不断更新，所以人们对于大脑的认知，其实往往会出现三个方面的误解。第一个误解是：你的大脑是你父母给予的，所以你的大脑的聪明程度，以及它的功能性，是有上限的。人们往往对大脑的第二个误解是：成年以后，人的大脑就不能再改变了。人们对于大脑的第三个误解就是：当你不再思考的时候，大脑就不会运行。但是随着神经科学的发展，我们发现，大脑其实是一直在改变的，你的脑部结构也是一直在改变的。所以今天我们主要要讲的就是：如何让你自己改变你的大脑。其实简单来说，一言以蔽之，就是：行为是可以改变大脑的。而且行为是无时无刻不在改变着大脑。今天会讲很多反常识的点。首先我们来讲，Lara 的第一个核心观点是什么。他认为：不是因为你是谁，所以你做了这样的事情；某种程度上，也是因为你做了这样的事情，造就了你是谁。你的行为在无时无刻地塑造你的大脑。正是因为你眼前面临一个选择，你选择了 A 或选择了 B，然后你持续地在做 A、做 B 的过程中，它塑造了你是谁。你不是用拥有的大脑在生活，而是生活在不断构建你的大脑。这有点像萨特的存在主义：你塑造了你自己是谁，而不是你是谁，所以你做了怎样的事情。你的行为，完全改变了你的大脑结构，也定义了你是谁。所以每个人的行为，每个人眼前的选择，是非常重要的。即便你不选择，也是一种选择。这就不得不让我们引出第二个话题：改变大脑的三种方式。分别是：化学性改变、结构性改变，以及功能性的改变。什么叫化学性的改变呢？就是大脑是如何运作的。大脑是通过神经元之间的化学信号来传递工作的。换言之，你的神经元和神经元之间传递出一个化学信号，才导致你身体有怎样的反应。这就是为什么每个人的愤怒值不一样，这就是为什么每个人的敏感值不一样，这就是为什么每个人对于音乐的这种敏感度不一样。因为，其实你大脑之间的这个化学信号浓度，是不一样的。所以如果说你想快速改变你的大脑，就是通过改变行为，通过学习，来改变神经元之间化学信号的浓度。举个简单的例子：考试之前临时抱佛脚有没有用？有，其实是有用的。因为你有瞬时记忆。你在不断学习的过程中，你的大脑间的神经元之间的化学信号的浓度变强了，所以你学了以后是有用的。但是你有没有发现，考完试以后，到了第二天，再问你考试时候的那个内容的时候，你就忘记了答案。是的。所以某种程度上，这种化学性的改变是什么？是增强你的瞬时记忆。你单次的学习，就会增强你这个神经元之间的瞬时记忆。也就是说，在考试之前，你不要想着放松还是学习，临时抱佛脚是管用的。换言之，这种化学性的大脑改变，会短期地让你变聪明。大脑的第二种改变方式，叫做结构性的改变。因为大脑通过改变神经链接的形态和数量，来储存长期记忆。我举个简单例子就明白了。你看那个马龙，包括樊振东，他们打球的时候，是不是有这种肌肉记忆？对的。他们真的是看到了球的轨迹，所以做出了预判，然后打到这个乒乓球吗？不是的。他的脑子反应没有那么快。但是他通过这种肌肉记忆，其实改变了他的脑部结构。当一个球以某种形态发出来的时候，他的身体自然会给出反应，你的大脑会自动地给出反应，你的大脑结构已经变了。那么它和这个化学性有什么区别呢？我举个简单例子就明白了。就是说你弹钢琴的时候，你第一次，比如说你学一个简单的钢琴曲，当你学会以后，你是不是就会了？你是不是就不会再忘掉了？对。但是第二天弹的时候，你手还是反应不过来，你还是会忘掉。因为你短暂的学习，只是改变了神经元间的化学信号的浓度，而没有改变你的脑部结构。但是如果说你长期学习，长期学习，你就再也忘不掉了。当你把这首曲子弹得滚瓜烂熟的时候，你就再也忘不掉。可能有些人已经失忆了，但他还会弹钢琴。这就是长期学习、长期进步，给予你大脑结构性的改变。这就是为什么小的时候，老师让我们反复练习，反复去背一些诗文。由于小的时候通过朗读的过程中，很多诗文已经背得滚瓜烂熟，所以你就再也忘不掉了。大脑发生了结构性的改变，而且你对于诗歌的鉴赏能力也提高了。所以为什么有一种说法：一个人的家庭环境非常重要，一个家庭的教育环境非常重要。说白了就是所谓的浸淫、所谓的熏陶、所谓的耳濡目染，让你不知不觉之间进入了某种长期学习的状态，大脑结构因此而改变。也就是说，一个杀人犯的孩子，如果被养在一个书香门第，他的大脑结构是会改变的。不代表就是龙生龙、凤生凤、老鼠儿子会打洞。不是这样的。只要你愿意花时间进行长期的学习，进行长期的这种训练，你的大脑结构是会改变的。你是可以突破那个大家以为的那个极限的。第三种改变方式，叫做功能性的改变。什么叫功能性的改变呢？简单来说，就是伦敦的出租车司机。以前是没有 GPS 的，所以他们要怎么样呢？他们就要靠大脑来记地图。当一个客人说：我要从这个地方到另外一个地方的时候，他是靠大脑去记住这个方位的。经过核磁共振的实验，你会发现，伦敦的出租车司机海马体要比一般人活跃得多。就是他们的空间记忆能力，要比一般人活跃得多。难道是因为伦敦出租车公司专门选了海马体比较活跃的人来当出租车司机吗？不是。他就是平凡人，但是他通过长期的训练，导致他的大脑某一项功能，就是比一般人强。我再举个简单例子。就是说如果你学过盲文，就是盲人的文字，通过触摸来获取信息。通过核磁共振你会发现，这些人的手部感觉区域的大脑功能会变大。这就是训练得来的功能性的脑部改变。有没有发现，这个事情很让人兴奋？也就是说，你的每一个行为，其实某种程度上都在重塑你的大脑。最害怕的就是你不改变。但是这个地方，有一点让人失望的地方了。虽然大脑可以改变，每个人的大脑都可以改变，叫大脑可塑性。但是每个人的大脑可塑性是不同的。就是有些人，他想改变大脑特别简单；有些人想改变大脑就难一些。有些人想改变自己的大脑结构，他可以通过训练某种行为，比如弹钢琴、画画、写字、练书法、练舞蹈，他可能 30 天，大脑结构就改变了。但是有些人可能要 60 天，有些人可能要两年。也就是说，这个大脑可塑性不是公平的。大脑可以改变这件事情，对于每个人来说都是透明的。但是改变时间的快慢，对于每个人来说是不一样的。它是某一个领域的不一样，还是整个大脑都不一样？某一个领域。但是如果说，恰巧你就希望这个领域得到改变的话，那就很惨，对吧？相对来说就辛苦一些。但是，一定是可以改变的。换言之，改变大脑是一个非常个人化的事情，它不是一概而论的。不是说你读 30 个小时的诗，和我读 30 个小时的诗，对于大脑的改变是一样的。它不同，有高低之分。我们刚才说的，其实都是正面的大脑可塑性。那我们再说一下，大脑可塑性的这种负面的影响。负面的影响是什么？就是如果你有一个坏习惯，也很难改变。是的。你的大脑结构已经记住了那种坏习惯的行为模式。比如抽烟、喝酒、泡吧。换言之，如果你的大脑已经得到了某种快速获得多巴胺的体验，它就很难放弃这种模式。这就是为什么很多人有成瘾行为。那么如果说你讨厌这样的生活方式，你就要通过其他方式获取多巴胺。这对你来说可能是非常痛苦的。那再说一个负面的点。就是说你不做某些事情，某种程度上也会改变你的大脑。比如说你有每天读书的好习惯，结果突然因为你出去玩了一趟，你放弃了这个习惯，你的大脑也会慢慢变笨。这好真实。对，是这样的。就是你放弃了某一个好习惯，你的大脑也会改变。无论你怎么做，你的大脑都会因为你的做法而得到改变。这就是为什么我经常有一个想法：这个世间万事，都是不进则退，不存在停留。是的，包括你的大脑能力。不进则退，对吧？就是说你要是不想着让它变聪明，它就会变笨。不存在“我的智商维持住了”。对吧？所以就是说，如果你的某种大脑惯性思考方式已经给你带来了困扰，你是可以通过行为去改变。但是，通过行为去改变这件事情，本身也是一件很难的事情。其实以前我听过这么一句话，是台湾省的小马哥说的。他在一次演讲里面说，他为什么要坚持跑步呢？他说：强迫成习惯，习惯成自然。我觉得这句话是非常受用的。如果说你想改变自己大脑，让自己变得聪明一点，刚开始一定是不舒服的。那不舒服没关系，每个人刚开始的改变都是不舒服的。所以要强迫自己去做某些事情。强迫成习惯，习惯成自然。所有成长的东西，都是反人性的。当然，摆烂也是一种生活方式。如果你躺得很平的话，我觉得也没有问题。但是如果说你想变聪明，希望这期能给到你帮助。

另一面

31,011 views • 7 months ago

回想自己学英语走过的弯路，可能之前太“正经”了。刷到Tim分享他学英语的秘诀，他说自己是看游戏视频学会的英语，我觉得自己的单词书白背了。他的逻辑很简单：语言这东西，必须得用起来、玩起来。就像他当初超喜欢一个游戏，就天天追国外的解说视频。看多了，不仅游戏术语门儿清，连带着口音都给“同步”了。我自己也有类似体验！看完一部超爱的美剧，再去刷各种粉丝的剧情分析视频，突然发现自己竟然能听懂七七八八了，那种成就感爆棚！以及之前英语小白的我靠设计能力找到了国外远程办公，也是在每日的沟通中，不知不觉英语慢慢好了起来。这个方法最妙的地方在于，它把学习的“痛苦”变成了追星、追剧的“快乐”。因为有爱，所以你愿意投入时间，学到的东西自然就又快又地道。所以，别再问“学英语哪家强”了，先问问自己“我到底喜欢看点啥？”。找到你的“电子榨菜”，可能就是你英语起飞的开始。

回想自己学英语走过的弯路，可能之前太“正经”了。刷到Tim分享他学英语的秘诀，他说自己是看游戏视频学会的英语，我觉得自己的单词书白背了。他的逻辑很简单：语言这东西，必须得用起来、玩起来。就像他当初超喜欢一个游戏，就天天追国外的解说视频。看多了，不仅游戏术语门儿清，连带着口音都给“同步”了。我自己也有类似体验！看完一部超爱的美剧，再去刷各种粉丝的剧情分析视频，突然发现自己竟然能听懂七七八八了，那种成就感爆棚！以及之前英语小白的我靠设计能力找到了国外远程办公，也是在每日的沟通中，不知不觉英语慢慢好了起来。这个方法最妙的地方在于，它把学习的“痛苦”变成了追星、追剧的“快乐”。因为有爱，所以你愿意投入时间，学到的东西自然就又快又地道。所以，别再问“学英语哪家强”了，先问问自己“我到底喜欢看点啥？”。找到你的“电子榨菜”，可能就是你英语起飞的开始。

Fang知识分享

134,323 views • 6 months ago

帮你提升英语的神器：随身口语教练 JAM，今天正式发布！ JAM 是一款英语口语训练工具，专门把碎片时间变成 60 秒的即兴演讲练习。它只做一件事：帮你训练自己的英语自信心，能在真实场景中自信地开口说英语，并达到流畅表达的目标。这个 app 的灵感源自我的真实经历：我在35岁的"高龄"来到一个陌生的国家，没有人脉、背景和工作经验，语言也是磕磕绊绊。几年之后，我在当地最好的科技公司工作，作为演讲嘉宾参加国际论坛，英语已经成为默认的语言。我怎么突破语言障碍的？一个方法帮了大忙。这个方法现在凝聚成了这个APP。我相信，这个APP也可以帮助其他人做到英语口语的突破。下面是我（还有 JAM）的故事 👇

帮你提升英语的神器：随身口语教练 JAM，今天正式发布！ JAM 是一款英语口语训练工具，专门把碎片时间变成 60 秒的即兴演讲练习。它只做一件事：帮你训练自己的英语自信心，能在真实场景中自信地开口说英语，并达到流畅表达的目标。这个 app 的灵感源自我的真实经历：我在35岁的"高龄"来到一个陌生的国家，没有人脉、背景和工作经验，语言也是磕磕绊绊。几年之后，我在当地最好的科技公司工作，作为演讲嘉宾参加国际论坛，英语已经成为默认的语言。我怎么突破语言障碍的？一个方法帮了大忙。这个方法现在凝聚成了这个APP。我相信，这个APP也可以帮助其他人做到英语口语的突破。下面是我（还有 JAM）的故事 👇

Bear Liu

116,290 views • 1 year ago

今天真的被一个 19 岁的学员震撼到了… 她是一名艺术生，即将去伦敦读大一此前几乎没有接触过商业，没有学过 AI，更没有任何开发经验。因为家里做美妆生意，她对产品可能有一些模糊的感知，但距离真正做一个创业项目，其实还很远昨天，她告诉我，自己学的是设计，希望找到一个既符合个人审美，又有可能商业化的方向考虑到她在伦敦上学，喜欢猫猫狗狗，身边接触到的又大多是愿意为审美和情绪价值买单的中产女性，我们就和她一起碰出了一个想法：做人与宠物的亲子装把宠物服饰、个人美学、五行八字等元素结合起来，通过独立站面向海外用户销售这并不只是卖一件衣服它满足的是人们为自己和宠物表达身份、建立关系、寻找情绪寄托的需求一个产品首先要有用，但真正产生溢价的，往往是那些看似「无用」的审美、故事、文化和标签今天，她根据这几天课程中学到的 AI 使用方法，自己手搓出了一个独立站的前端页面看到页面的那一刻，我真的有些难以置信她没有开发基础，却凭借极强的设计审美，再结合智能体、提示词迭代和一些基础的商业逻辑，做出了一个连很多成熟开发者都很难完成的页面更重要的是，她并没有机械地执行我们的要求他把我们聊过的五行、风水、八字和个性化测试都融入了产品，让用户可以探索「我的宠物适合什么颜色」「它对应什么五行」「我们适合怎样的亲子穿搭」这已经不再是一次普通的课堂作业它有明确的人群，有具体的消费场景，有审美差异，有传播话题，也有真实的商业化可能供应链、产品打磨和运营都可以在后面逐步补足，但一个项目最难得的东西：创始人的个人特质与市场机会之间的契合已经出现了那一刻我第一次非常强烈地意识到：我们做的可能不只是一次创业体验，而是真的有机会从这些孩子当中，孵化出值得投入、值得长期陪伴的创业项目一个 19 岁、还没正式进入大学的年轻人，在短短一两天里，从一个模糊的兴趣出发，完成了从想法、用户、产品定位到网页原型的跨越这在过去是很难想象的以前，一个人想把创意变成产品，需要会设计、会开发、懂商业，还要找到合适的团队和资金但在 AI 时代，一个拥有审美、好奇心和行动力的人，可以先借助 AI 补足自己暂时不具备的能力她不需要先准备好，才有资格开始她是在开始之后，不断变得更强相比之下，我也看到了一些刚刚经历过高考的孩子她们学习 AI 时，第一反应依然是认真记笔记，等待老师给出标准步骤，然后严格按照要求完成任务这当然不是他们的问题传统教育长期训练的是记忆、服从和寻找标准答案而 AI 时代真正稀缺的，可能是提出问题、调动工具、快速试错，以及把一个模糊想法变成现实的能力记笔记没有错，按照规则完成任务也没有问题但我们不能让孩子误以为，学习的终点只是记住老师讲过什么真正重要的是：你能不能用这些东西，创造一个此前不存在的产品所以我越来越确信，AI 教育一定要尽可能早不是为了让孩子更早学习某个软件，也不是为了把「会用 AI」变成新一轮的应试竞争，而是要在他们还没有完全习惯等待标准答案之前，让他们体验一次：原来我的想法可以被实现原来我不需要先成为专家，也可以开始创造原来我不仅能够完成老师布置的任务，还能够发现一个问题、设计一个产品，甚至真正影响一群人的生活，改变这个世界当一个孩子第一次亲手创造出一个真实的产品，他对自己的认识就会发生改变而这种「我能够创造」的信念，才是 AI 教育最重要的价值我们真正要做的，就是让他们在足够年轻的时候，就站到这个时代的前面，看到一个属于自己的可能性

今天真的被一个 19 岁的学员震撼到了… 她是一名艺术生，即将去伦敦读大一此前几乎没有接触过商业，没有学过 AI，更没有任何开发经验。因为家里做美妆生意，她对产品可能有一些模糊的感知，但距离真正做一个创业项目，其实还很远昨天，她告诉我，自己学的是设计，希望找到一个既符合个人审美，又有可能商业化的方向考虑到她在伦敦上学，喜欢猫猫狗狗，身边接触到的又大多是愿意为审美和情绪价值买单的中产女性，我们就和她一起碰出了一个想法：做人与宠物的亲子装把宠物服饰、个人美学、五行八字等元素结合起来，通过独立站面向海外用户销售这并不只是卖一件衣服它满足的是人们为自己和宠物表达身份、建立关系、寻找情绪寄托的需求一个产品首先要有用，但真正产生溢价的，往往是那些看似「无用」的审美、故事、文化和标签今天，她根据这几天课程中学到的 AI 使用方法，自己手搓出了一个独立站的前端页面看到页面的那一刻，我真的有些难以置信她没有开发基础，却凭借极强的设计审美，再结合智能体、提示词迭代和一些基础的商业逻辑，做出了一个连很多成熟开发者都很难完成的页面更重要的是，她并没有机械地执行我们的要求他把我们聊过的五行、风水、八字和个性化测试都融入了产品，让用户可以探索「我的宠物适合什么颜色」「它对应什么五行」「我们适合怎样的亲子穿搭」这已经不再是一次普通的课堂作业它有明确的人群，有具体的消费场景，有审美差异，有传播话题，也有真实的商业化可能供应链、产品打磨和运营都可以在后面逐步补足，但一个项目最难得的东西：创始人的个人特质与市场机会之间的契合已经出现了那一刻我第一次非常强烈地意识到：我们做的可能不只是一次创业体验，而是真的有机会从这些孩子当中，孵化出值得投入、值得长期陪伴的创业项目一个 19 岁、还没正式进入大学的年轻人，在短短一两天里，从一个模糊的兴趣出发，完成了从想法、用户、产品定位到网页原型的跨越这在过去是很难想象的以前，一个人想把创意变成产品，需要会设计、会开发、懂商业，还要找到合适的团队和资金但在 AI 时代，一个拥有审美、好奇心和行动力的人，可以先借助 AI 补足自己暂时不具备的能力她不需要先准备好，才有资格开始她是在开始之后，不断变得更强相比之下，我也看到了一些刚刚经历过高考的孩子她们学习 AI 时，第一反应依然是认真记笔记，等待老师给出标准步骤，然后严格按照要求完成任务这当然不是他们的问题传统教育长期训练的是记忆、服从和寻找标准答案而 AI 时代真正稀缺的，可能是提出问题、调动工具、快速试错，以及把一个模糊想法变成现实的能力记笔记没有错，按照规则完成任务也没有问题但我们不能让孩子误以为，学习的终点只是记住老师讲过什么真正重要的是：你能不能用这些东西，创造一个此前不存在的产品所以我越来越确信，AI 教育一定要尽可能早不是为了让孩子更早学习某个软件，也不是为了把「会用 AI」变成新一轮的应试竞争，而是要在他们还没有完全习惯等待标准答案之前，让他们体验一次：原来我的想法可以被实现原来我不需要先成为专家，也可以开始创造原来我不仅能够完成老师布置的任务，还能够发现一个问题、设计一个产品，甚至真正影响一群人的生活，改变这个世界当一个孩子第一次亲手创造出一个真实的产品，他对自己的认识就会发生改变而这种「我能够创造」的信念，才是 AI 教育最重要的价值我们真正要做的，就是让他们在足够年轻的时候，就站到这个时代的前面，看到一个属于自己的可能性

文硕

11,070 views • 2 months ago

回想自己学英语走过的弯路，可能之前太“正经”了。刷到Tim分享他学英语的秘诀，他说自己是看游戏视频学会的英语，我觉得自己的单词书白背了。他的逻辑很简单：语言这东西，必须得用起来、玩起来。就像他当初超喜欢一个游戏，就天天追国外的解说视频。看多了，不仅游戏术语门儿清，连带着口音都给“同步”了。我自己也有类似体验！看完一部超爱的美剧，再去刷各种粉丝的剧情分析视频，突然发现自己竟然能听懂七七八八了，那种成就感爆棚！以及之前英语小白的我靠设计能力找到了国外远程办公，也是在每日的沟通中，不知不觉英语慢慢好了起来。这个方法最妙的地方在于，它把学习的“痛苦”变成了追星、追剧的“快乐”。因为有爱，所以你愿意投入时间，学到的东西自然就又快又地道。所以，别再问“学英语哪家强”了，先问问自己“我到底喜欢看点啥？”。找到你的“电子榨菜”，可能就是你英语起飞的开始。

回想自己学英语走过的弯路，可能之前太“正经”了。刷到Tim分享他学英语的秘诀，他说自己是看游戏视频学会的英语，我觉得自己的单词书白背了。他的逻辑很简单：语言这东西，必须得用起来、玩起来。就像他当初超喜欢一个游戏，就天天追国外的解说视频。看多了，不仅游戏术语门儿清，连带着口音都给“同步”了。我自己也有类似体验！看完一部超爱的美剧，再去刷各种粉丝的剧情分析视频，突然发现自己竟然能听懂七七八八了，那种成就感爆棚！以及之前英语小白的我靠设计能力找到了国外远程办公，也是在每日的沟通中，不知不觉英语慢慢好了起来。这个方法最妙的地方在于，它把学习的“痛苦”变成了追星、追剧的“快乐”。因为有爱，所以你愿意投入时间，学到的东西自然就又快又地道。所以，别再问“学英语哪家强”了，先问问自己“我到底喜欢看点啥？”。找到你的“电子榨菜”，可能就是你英语起飞的开始。

Ian (伊恩)

195,933 views • 11 months ago