Andrej karpathy 最近上了个播客节目，和主持人做了两小时的对谈。他说：AI时代，知识会过时，但思维方式不会。

我听完最大的收获也确实不是技术，而是他的思维方式。

1. "一阶项"思维：找到问题的核心

来自物理学的泰勒级数展开——复杂系统可以展开成：常数项 + 一阶项 + 二阶项...
一阶近似就是：只保留最重要的项，忽略其他。精度够用（10%以内），但计算简单很多。
Karpathy用这个做研究、写代码、教学。

他的Micrograd项目，100行Python代码就讲清楚神经网络——因为只讲核心（反向传播），其他全省略。

学新东西时问自己：
- 核心是什么？
- 如果只能学一个，我学什么？

这让我想起芒格的多元思维模型、马斯克的第一性原理。顶尖思考者用的是同一套底层逻辑。

2. "先痛苦，再解决"

别直接看答案。先自己尝试，碰壁了再看教程。

这时候理解速度快很多。

这也是为什么"做项目"是最好的学习方式——你先遇到问题（痛苦），然后找解决方案。

3. "构建知识坡道"

学习最怕太难（放弃）或太简单（无聊）。

最好的状态：有点难，但努把力能搞定。

Karpathy现在做AI教育公司（Eureka Labs），目标是优化"每秒顿悟次数"（Eurekas per second）。这个概念绝了。

我自己之前总结过，我现在在AI领域做的其实简单来说是"边学、边做、边分享"，本质也是这套逻辑。

很荣幸和Andrej有了某种程度的共鸣。

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