作者：danny
小伙伴问我，为什么我好像什么事情或者领域都知道？除了一些以前的经历或者正在做的事情，其实很多时候，我都是现学现卖，今天就跟大家聊聊我是怎么使用AI 工具和Notebooklm来完成普通人的自我学习之路。
首先我要说的是，这篇文是针对：系统性和结构化学习和了解一个细分领域/事物/概念，并且构建自己的知识体系和图谱，如果你只需要稍微了解其中的一些概念，知道这个xx是个啥？那直接问市面上主流的AI可能都差不多。
使用AI学习，了解一个新事物目前来说有几个瓶颈和局限：
第一是幻觉，AI（大概率）会给你一些胡编乱造的数据和事情，尤其是在细分领域，因为语料和学习资料不足；
第二是没有这么多细节，因为版权等问题AI不会自己去通读整篇文章或者整本书，训练材料一般都是别人的review、评论，尤其是细分领域这类的信息就特别少；
第三无法精准描述问题，假设你之前没有接触过这个课题，你估计就没办法很好的描述你想了解的问题，也不知道这些事情的前因后果，更谈不上系统性和结构化的收集资料和形成体系化的学习框架。
理论部分
我的方式其实也很简单：利用学术界的“引文（quote/reference/impact factor）网络”提纯信息，再用 AI 举证和发散的思维来一场左右脑的“左右互搏”来结构化了解一个新事物。
省流版工作流：
找到有价值的论文 - 放入Notebooklm - 用AI工具生成提示词 - 在Notebooklm里问答学习 - 补充有价值的论文放入Notebooklm - 在Notebooklm学习 - 如此反复
复杂版工作流：
第一步：顺藤摸瓜 (耗时：0.25 小时)
不要去搜“什么是XX，这个的原理是什么”，而是直接寻找该领域的“定海神针”。
呼叫AI（Gemini / Perplexity）： 直接提问：“在 [某细分领域] 中，哪三位是公认的泰山北斗？他们奠定该领域基础的 1-3 篇高引经典文献是什么？”（例如在 LLM 领域，锁定 Attention Is All You Need 等文献）。代表了“今生”
下载一阶文献： 提取这 1-3 篇核心文章的 Reference（参考文献），把它们引用过的所有核心文献全部下载。代表了“前世”。
提炼高频的二阶文献： 在一阶文献的参考文献中进行交叉比对，筛选出被引用次数排名前 10、出现频率最高的 Top 5 文章。这代表了“后来”
核心逻辑： 顺着大师的目光去看世界，是成本最低的捷径。不要小看这一步，你下载的可是这个领域数十年来最核心的思想演进图。
第二步：搭建结构化的知识库 (耗时：0.25 小时)
将第一步筛选出的所有经典文献，一次性全部上传至 Google NotebookLM。
一般来说，只要是经典的文章，用这两个足够了：https://scholar.google.com/或者https://arxiv.org/
为什么是 NotebookLM？ 因为它绝不产生幻觉（Hallucination）。它只基于你投喂的资料回答问题。
通过严苛的文献筛选，你人为切断了互联网上的垃圾信息，为这个领域建立了一个纯粹的、高度聚焦的知识库。
第三步：不同AI之间的左右互搏 (耗时：1-3.5 小时)
这是整个工作流的核心。你让不同特性的 AI 在你的知识库里做交叉质询，形成结构化的知识路径、逻辑推演，最终形成自己的见解。
以主动问提代被动学。主动提问（兴趣）促进大脑的思考。
寻找锚点： 问Claude、Deepseek、 Gemini 或 Perplexity，提问：“关于xx领域，目前学界/业界的核心争议问题和底层理论框架是什么？”
闭环叩问： 拿着这些核心争议，回到 NotebookLM 提问：“基于我上传的文献，大师们是如何解答这些核心争议的？请给出具体的文献来源和推演逻辑。”
降维审视： 将 NotebookLM 生成的严谨回答复制出来，扔回给具备强逻辑分析能力的 Gemini 或 Claude。下达指令：“请以批判性思维审视这些观点，指出其中的逻辑漏洞、时代局限性或盲区。基于此，我应该继续追问哪 3 个更深层次的问题？”
认知螺旋上升： 拿着 AI 挑出的漏洞和新问题，再次回到 NotebookLM 寻求解答。
实操
我用“LLM（large language models）到底是个啥”来举个例子吧 ?
第一步：顺藤摸瓜 (耗时：0.25 小时)
我同时问了Gemini和Claude -嘿您才这么着，居然给出的答案
gemini
claude然后你猛然记得初中的老师说过，科学理论一定是承上启下，有个前世、今生和后来。所以你让AI帮你去调研这几篇核心文章都参考过哪些论文（一般都在“文献综述”里），以及后世有哪一些文章引用了核心文章，你就让AI帮你筛选出来。
第二步：搭建结构化的知识库
因为一些原LLM特性和AI权限的原因，我们需要自己手动下载（或者你可以让你的龙虾代劳）
一般来说，https://scholar.google.com/和https://arxiv.org/就完全够了
你就下载之后放到notebooklm （目前一个库支持300篇左右）
第三步：不同AI之间的左右互搏
你可以先在Notebooklm问一点比较简单、直觉的问题，然后将你的理解与其他的AI讨论和探讨，然后之后再把结论发给notebooklm，让它去反驳、论证、补充和纠正。
Notebooklm的回答和注释：
就这样反复几次，直到自己能够梳理出自己的思维导图。
然后你要硬核一点的话，你再让Notebooklm给你来份考题来测试一下。
至此，你对这个领域就有一定的了解了（至少知道了前世、今生和后来，当别人问起来的时候，你能多说5分钟～）
后记
把你的“知识库”保存起来（并实时更新，可以让龙虾来），单独开一个folder - 比如我就把“合约交易”相关的理论文章单独成册，当需要分析事情的事情，只需要调出这个folder，再描述数据和案例，就能基本“无幻觉”的分析。
不是目前的AI模型不能完成深层次的思考和分析，而是你没有用对工具而已。（LLM里有个很重要的参数就是约束条件和输入条件）
运用AI是一种能力，但如何让AI让人类变得更强大是另一种能力。运用AI是一种能力，但如何让AI让人类变得更强大是另一种能力。
免责声明：本文章仅代表作者个人观点，不代表本平台的立场和观点。本文章仅供信息分享，不构成对任何人的任何投资建议。用户与作者之间的任何争议，与本平台无关。如网页中刊载的文章或图片涉及侵权，请提供相关的权利证明和身份证明发送邮件到support@aicoin.com，本平台相关工作人员将会进行核查。
