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如果能“記住你讀過的一切”,生活會變成什么樣?
想象一下: 你看過的每一本書、每一篇 AI 教程、甚至隨手刷到的每一個工具技巧,都能像刻在腦子里一樣,隨時隨地都能調出來用。
這聽起來是不是太完美了?
Youtube 上有條視頻就以此為題——《How to Remember Everything You Read》(如何記住你讀過的一切)。
這條視頻非常火,狂砍 850 萬播放 40 萬贊,在 X(推特)上更是引發了千萬級的討論。
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圖:Twitter 閱讀過千萬
作為一名每天都要攝入海量信息的“AI 博主”,這個標題對我誘惑太大了。
但我點進去看完才發現,主講人 Justin Sung 給出的答案,完全顛覆了我的認知。
他首先問了一個扎心的問題:“你為什么想要記住一切?是為了像硬盤一樣存儲,還是為了像 CPU 一樣處理?”
我們以前總覺得,記得越多越牛。
收藏了 DeepSeek 的教程,轉發了 chatgpt 的玩法,就以為自己學會了。
但現實是:我們的大腦在瘋狂“消費”信息,卻從來沒有“消化”它們。
就像吃自助餐,吃得越快,吐(忘)得越快。
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圖:閱讀兩階段:消費與消化
為了真正解決這個問題,Justin 提出了一套名為 PACER 的系統。
今天,我就結合咱們普通人學 AI 的場景,把這套紅遍全網的方法“翻譯”給你聽。
01 重新定義目標:我們真的需要“記住一切”嗎?
視頻里舉了個極端的例子: 世界上真有能“記住一切”的人,比如“雨人”原型 Kim Peak。
他能背下 1.2 萬本書,連標點符號都不差。
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圖:Kim Peak 原型電影《雨人》
但結果呢?
在處理復雜問題時,他反而不如普通人。
因為他的大腦塞滿了“死數據”,沒有空間去“思考”(或推理))了。
這給我們普通人一個巨大的解脫:所謂的“記住一切”,并不是要把腦子變成百度百科。
尤其在 AI 時代,你記性再好,也好不過 Kimi,快不過 GPT。
真正的“記住”,是指記住那些能幫你解決問題的東西。
而 PACER 系統的核心邏輯就是:不要對所有信息一視同仁。
02 PACER:給你的大腦裝一個“信息過濾器”
PACER 是 5 個英文單詞的首字母縮寫。
簡單來說,它把我們在互聯網上看到的所有亂七八糟的信息,分成了 5 種特定的類型。
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圖:PACER 學習法
為什么要分類?因為不同類型的肉,烹飪方法不一樣。
信息也一樣: 有的信息需要練(比如教程),有的信息需要懂(比如原理),而有的信息只需要存(比如數據)。
如果我們用背古詩的方法去學 AI 軟件操作,那肯定會痛苦且低效。
下面,我們就來看看這 5 類信息,到底該怎么“吃”。
? P - Procedural (程序性信息)
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圖:程序性信息
“那些教你怎么動手的步驟”
這一類就是那些手把手教你操作的教程、SOP、流程圖。
比如我最近寫了很多這樣的文章:
怎么記住?
別做筆記,直接玩!
看到這種教程,千萬別拿小本本抄步驟! 這是最笨的辦法。
你抄得再整齊,軟件界面一改版,全廢了。
正確做法: 馬上打開軟件,跟著教程試玩一把。
只要你親手去試了試,身體的肌肉記憶會比腦子記得更牢。
只看不練,等于白看。
A - Analogous (類比性信息)
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圖:類比性信息
“那些像你已知事物的概念”
那些能和你已有經驗掛鉤的新知識,就是這一類。
比如:
當你聽說 AI 有了“聯網搜索”功能。
當你聽說 DeepSeek 推出了“深度思考(R1)”模式。
這樣的知識,別去死記硬背技術定義。試著找個替身:
聯網功能像什么?就像給 AI “配了個會用百度的實習生”,它不再瞎編,而是會查資料了。
深度思考像什么?就像學生“在草稿紙上演算”,雖然慢,但做數學題更準了。
一旦你找到了這個“替身”,這個知識點就“焊”在你腦子里了。
C - Conceptual (概念性信息)
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圖:概念性信息
“那些解釋底層邏輯的理論”
這是什么: 解釋“為什么”、“是什么”的理論知識。
比如:
為什么 AI 經常一本正經地胡說八道(幻覺)?
為什么 AI 生成的手指有時候是 6 根?
這種理論最容易忘。
Justin 建議,不要寫線性筆記,要畫圖。
比如理解“幻覺”,你在腦子里畫張圖:AI 其實就是一個“超級版手機輸入法”。
它不是真懂,只是在猜下一個字。既然是猜,肯定會猜錯。
懂了這個邏輯圖,下次 AI 犯錯,你就全明白了。
E - Evidence (證據性信息)
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圖:證據性及參考性信息
“那些用來證明觀點的具體數據”
新聞里的跑分、具體的日期、具體的準確率數字。
新聞說“DeepSeek V3.2 在數學考試中考了 XX 分”。
“Sora 生成的視頻達到了 XX 分辨率”。
都屬于這類。
這樣的知識怎么記住?——【提取結論,看過即忘】
千萬別去背那些分數! 90 分還是 95 分根本不重要,下個月就被新模型打破了。
你只需要記住一個結論:“現在國產 AI 數學很強,以后我有難題可以問它。
這就是有效記憶,具體的數字,忘了也沒關系。
R - Reference (參考性信息)
“那些用完即走的字典”
這是什么: 瑣碎的參數、指令大全、網址列表。
比如:Nano Banana Pro 畫圖用的指令、某個根據的網址。。
怎么記住?——【丟進收藏夾/閃卡】
這種東西最不值得用腦子記!
你的腦子是 CPU,不是硬盤。
把它們存進手機備忘錄或瀏覽器書簽。
需要用的時候,能在一分鐘內翻出來,就算你贏。
03 慢就是快
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圖:PACER 系統
PACER 系統看起來好像比“直接讀”要麻煩一點: 遇到 P 類要動手,遇到 C 類要畫圖,遇到 R 類要整理……
但正如視頻最后所說:“學習是有生理極限的。你‘刷’得越快,如果不‘消化’,最后留下的就越少。”
在這個 AI 一天一個樣的時代,我們最缺的不是新資訊,而是“留存率”。
寧愿“慢吞吞”地真正玩轉 1 個 AI 工具,也不要“急吼吼”地收藏 100 個教程。
從今天開始,試著用 PACER 的眼光去審視你讀到的下一篇文章。
你會發現,記住“一切”,其實也沒那么難。
最后,做個小調查:你在用 AI 的時候,最容易忘的是什么?(我是永遠記不住畫圖軟件的那些提示詞啥的...)歡迎在評論區曝光,看看有多少“病友”!
原視頻地址:
https://www.youtube.com/watch?v=okHkUIW46ks&t=37s
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