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softchenzz
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softchenzz
2年前

富于理性: 看到我很敬佩的创作者提问:如何提高英文听力、口语,发现自己有方法论可以分享✌️ 一句话概括:把自己挚爱的现当代英文书列个清单,去找原版有声书/广播剧,用各种碎片时间密集收听。 原因: 1. 要练好英语听说,关键是【大量】收听【基本能听懂】的英文音频,口语自然会跟着听力上去。原理详见「二语习得理论」,亲测有效。 2. 难点是时间不够、自控力不足、容易走神,所以要用自己热爱、熟悉的材料。深入理解过的书籍是最佳素材,也可以拿自己熟悉的英文课程、剧集转录成音频。 3. 英文有声书生态成熟、内容丰富。能翻译过来的作品,基本都能找到有声书。 4. 专业出版的有声书大多品质上乘,收听体验极佳。朗读者要么是专业播音出身,表现力💯,比如《哈利波特》; 要么是原书作者,听着格外亲切,比如《自私的基因》; 也有专业演员参与录制广播剧,比如卷福、抖森、一美、法鲨都有作品。如果是作者/演员的粉丝,可以搜一下他们录制的内容,收听动力大增。 我读大学时听了几十本,英文能力由此飞跃,而且过程中很享受,不消耗意志力~ 翻了下笔记,除了上面提到的,也推荐《少年派》《思考,快与慢》《自控力》《万物简史》;去年出的《也许你该找个人聊聊》录制的也很好,朗读者表现力绝佳。 广播剧推荐 BBC 的出品,如阿加莎·克里斯蒂系列、神探夏洛克系列;剧集转音频我用过《是,大臣》和《是,首相》😉

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softchenzz
2年前
游泳真好555
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softchenzz
2年前

Danielw: 学习和实践想有效果其实最怕笨功夫,一个领域其实都用不了一万小时定律,只需要扎扎实实投入300-500小时基本上都是质变。(要知道这个时间可以一周6练每次1小时持续1-1.5年,没有基础的人做到身材体态都是焕然一新。) 基本上你理解这个领域的专家的专业表达没有明显障碍,能够掌握这个领域前沿优质的信息源,后续只要花时间维护基本可以跟进这个领域的最新状态。 下面聊聊我是怎么学习的相关领域的: 在ChatGPT出来后,我其实一窍不通的,我的知识还停留在吴恩达的深度学习年代(CNN和RNN懂的都懂),对于17年出现的Transformer是完全不了解咋办?无所谓,随便找一个信息源就行,以科技日更自媒体为例, 1.随便看一周的主要推送,看看他们引用的信息源在哪,这一步下来基本多少知道几个一手信息源了。这一步的进阶是通过信息源给出的prompt(线索)进一步挖掘形成信息源网络或者自己整理一个小数据库。 2.随便找一个教程或者搜索一下相关讲解科普进行学习,以我为例,在古早时期关注了李沐(15年知乎),那我就可以借助他的“专家品味”先跟着论文导读学一遍把难度降下来再看论文。这一步的进阶是能够独立阅读论文并逐步能够跟进最新论文的能力(英文跟着AK你懂的,再专业你就可以像刷贴吧一样刷arxiv了,不过这个需要全职的精力自己酌情。) 3.通过1.2有了这两方面的信源还不够怎么办?也就是不知道哪些不知道怎么办?其实通过多轮对话就可以解决: 哪里的科技最前沿:硅谷;硅谷什么媒介最流行:播客;播客哪个是头牌(之一):lex fridman。 那好,lex做了五年多播客接近400期,我一期期啃下来基本掌握了硅谷核心圈的精华,即使有遗漏的人也在这几百人的一二度人脉里影响不大。其实这个是苦功夫得自己去做,因为AI哪怕帮你总结摘要好了你自己不花时间其实就没有"工作量证明“,而大脑的机制就是你不花时间(注意力)的东西大脑是不会实质上重视的,哪怕人工高质量给你总结了也没有用。 这个听起来很夸张其实一期也花不了几分钟,通过longchain摘要加上播客人工大纲,再二次摘要和回原文精听感兴趣的个别问题其实一期最多20分钟。400期也就100多小时就完成了,而这个带给你的是脑子中的“硅谷活地图”是AI取代不了的。(当然这个还有很多细节就不展开了。) 其实这三条线只是我学习的媒介类线索主要掌握最新资讯,这三条线每个花100多小时其实还不到500小时,但做完你已经比99%的人了解更深了。当然,还有其他的信息线来补充不过这个就下次再聊吧。

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softchenzz
3年前
学习

byheaven.eth: 分享我的每日阅读习惯(2): 先说结论:Readwise Reader是我认为目前最佳的“All in One”阅读工具。一些优点: 1. 全平台无缝同步,覆盖所有阅读题材和来源(如图1): 无论是在网页上直接标注,还是订阅Newsletter、RSS、Twitter List(每天发送两次内容汇总),还有PDF、EPUB格式的电子书,再到Youtube视频(自动抓取字幕文件);在任何场景都可以开始阅读,并且与readwise本体完美配合,所有的标注都会自动出现在你的笔记。 2. 可高度自定义,打造专属于你的阅读工作流: 以我个人为例,订阅的RSS等来源会首先进入Feed界面,初步浏览后需要仔细阅读的转入Inbox,需要较长时间阅读的则转入Later,完成阅读的进入Archive。此外,通过其强大的筛选系统,可以按照:标签、文档类型、总长度、剩余长度等等条件,包括它们之间的任意逻辑组合来建立“Filtered views”。非常好地解决了未读的文章在Inbox堆积成山的问题。(图2、3) 3. 内置基于OpenAI模型的AI助手,称为“Ghost Reader”: 轻松对文章整体或其中任意部分内容完成总结、问答、制作记忆卡片等任务,同时也支持自定义prompt。不需要用户提供API key,也没有使用次数限制。(图4) 此外,Reader在许多细节功能上面都体现出了一个优秀产品的心思,例如对快捷键的强大支持、对PDF文件可以一键转换成纯文本模式,从而更方便标注、还有自动的朗读功能,并且可以通过耳机来自动进行标注。 目前,最大的不足在于对中文的支持还不够完美,许多文章(例如公众号)抓取后的格式排版比较差。不过Reader一直处于快速迭代的状态,每两周的一次更新频率都会带来非常多的改进。 在开始使用Reader之后,我在几乎所有碎片时间下的第一反应都是打开它,在预先设置好的“random”列表内选择一些内容开始阅读。养成习惯后不再有强烈的冲动去刷社交媒体,或打开微信群。 实际上,还有许多其他同样优秀的阅读软件,例如对中文文章支持更好的Cubox,也同样支持将高亮标注自动同步到Readwise和Notion,并且订阅费用也更低;还有国民电子书软件微信读书,同样也可以通过chrome插件将高亮自动同步到Readwise,从而实现将涓涓细流汇聚到一起产生更强大的复利作用。https://m.okjike.com/originalPosts/64243ee754086d46a3f8b422?s=ewoidSI6ICI1OTRhODdmYWZkZmE0NzAwMTIyZTFkNjciCn0= 与它们相比,我选择使用Reader的原因一方面是它覆盖面更广,可以省掉许多选择的麻烦;另一方面则是对上下文定位的支持更好:在写作时遇到希望引用的资料,可以一键跳转到Reader中的相应位置。 最后,无论是使用怎样的工具,我认为最大的原则还是无论是在什么场合都能够快速开始,并且所有的碎片阅读都能够保证有所收获,阅读时产生的每一次划线和灵感都能够确保被及时储存,等待以后与你的重逢。 希望每个人都能够在这个浮躁的世界拥有一座随身携带的避难所。

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softchenzz
3年前
cool

YiqinFu: 机器学习最近真的加速了,有切实提高人类做分析任务的效率!昨天写的文章有更多介绍:https://www.buymeacoffee.com/yiqin/n-a-1490864 / https://yiqinfu.zhubai.love/posts/2209592519573704704,这里举两个免费产品的例子,Elicit 和 OpenAI 今天刚发布的 ChatGPT。它们都是直接注册就能使用,不用写代码或者装任何东西。 Elicit 使用场景:我想知道间歇性断食对糖尿病有什么影响,我就把问题输入 Elicit,接着就能看到相关论文,搜索结果的表格里直接列出摘要总结,我还能加任何自己想加的参数(例如这篇研究分析了参与者、是实验还是调查)。点进一篇具体的文章,你能看到 backward 和 forward 引用的具体语境,即后人引用这篇文章的时候说了哪些正面的话,说了哪些负面饿话。你还能直接问问题,读了这篇文章的机器给你解答。我的使用体验是,如果你知道问什么问题,阅读文献、搜索文献的速度会大幅提高,能多出时间了解很多以前不了解的论文、新领域。 ChatGPT 使用场景:它是通用的问答机器人,除了让它写负面内容、让它检索论文之外其他好像都能做。我让它写了首歌,“献给我幽默感特别奇怪而且正在脱发的父亲”,我觉得歌写的挺好,明年应该就有模型直接生成歌曲、配合真人或数字偶像出道了,创作应该胜过现在市场上 80% 的真人创作。 另一个场景是让它写代码、问它学术问题。我觉得它已经能替代助教了。唯一不足的是,训练数据里应该是没有数学(因为网上打数学字符很麻烦吧?),我看过的问答机器人好像都不会讲数学公式。不过仅仅说文字和说代码已经很厉害了。我还看到网上大家让机器人识别智能合约漏洞、exploit buffer overflow,机器人都做得很好。 接下来几年应该教育行业会出现巨大改变。本科低年级以下的科目,学生都可以自己生成能骗过人类老师的论文、散文、代码、简答题回答。(可能只有数学还不行?)最优秀的学生老师还是能一眼看出,但剩下学生之间应该无法区分。 老师存在的意义可能也会受到强烈质疑。现在的问答机器人,学生已经可以自助获取答案、提具体的问题获取答案、根据前面的答案继续追问。老师当然还提供社交、督促价值,但是对于有标准答案的课来说,老师比问答机器人额外提供什么教学价值, 学校可能需要向学生和家长解释。

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