OpenAI 顶尖天才的“Top-down”学习法分享
这位入职 OpenAI 的高中生分享了他的“Top-down 学习模型”。我将其拆解为 4 个可复制的步骤,帮你节省 80% 的无效学习时间。
第一步:定义一个具体的“成品”。
不要说“我要学 Python”,要说“我要写一个自动筛选简历的脚本”。 目标越具体,你的学习路径就越清晰。
第二步:利用 AI 进行“知识递归”。
当你不知道某个模块怎么写时,问 AI。 不仅要代码,更要问它:
1️⃣“这段代码背后的逻辑是什么?”
2️⃣“为什么这里要用这个数学公式?” AI 会通过具体的案例,把枯燥的理论“喂”给你。
第三步:建立“直觉”而非死记硬背。
视频中提到,大学不再垄断基础知识。你不需要背公式,你需要的是“直觉”。
让 AI 帮你画图、打比方,直到你彻底理解那个概念在项目中是怎么起作用的。
第四步:快速失败,快速迭代。
Top-down 的精髓在于“反馈回路”。 通过不停地修 Bug,你被迫接触了最实用的底层知识。这种学习的深度,远超任何教科书。