普通人如何用4小時係統性了解一個垂直領域

作者：danny

小夥伴問我，為什麼我好像什麼事情或者領域都知道？除了一些以前的經歷或者正在做的事情，其實很多時候，我都是現學現賣，今天就跟大家聊聊我是怎麼使用AI 工具和Notebooklm來完成普通人的自我學習之路。

首先我要說的是，這篇文是針對：係統性和結構化學習和了解一個細分領域/事物/概念，並且構建自己的知識體係和圖譜，如果你只需要稍微了解其中的一些概念，知道這個xx是個啥？那直接問市面上主流的AI可能都差不多。

使用AI學習，了解一個新事物目前來說有幾個瓶頸和局限：

第一是幻覺，AI（大概率）會給你一些胡編亂造的數據和事情，尤其是在細分領域，因為語料和學習資料不足；

第二是沒有這麼多細節，因為版權等問題AI不會自己去通讀整篇文章或者整本書，訓練材料一般都是別人的review、評論，尤其是細分領域這類的信息就特別少；

第三無法精準描述問題，假設你之前沒有接觸過這個課題，你估計就沒辦法很好的描述你想了解的問題，也不知道這些事情的前因後果，更談不上係統性和結構化的收集資料和形成體係化的學習框架。

理論部分

我的方式其實也很簡單：利用學術界的“引文（quote/reference/impact factor）網絡”提純信息，再用 AI 舉證和發散的思維來一場左右腦的“左右互搏”來結構化了解一個新事物。

省流版工作流：

找到有價值的論文 - 放入Notebooklm - 用AI工具生成提示詞 - 在Notebooklm裡問答學習 - 補充有價值的論文放入Notebooklm - 在Notebooklm學習 - 如此反復

復雜版工作流：

第一步：順藤摸瓜 (耗時：0.25 小時)

不要去搜“什麼是XX，這個的原理是什麼”，而是直接尋找該領域的“定海神針”。

1. 呼叫AI（Gemini / Perplexity）： 直接提問：“在 [某細分領域] 中，哪三位是公認的泰山北鬥？他們奠定該領域基礎的 1-3 篇高引經典文獻是什麼？”（例如在 LLM 領域，鎖定 Attention Is All You Need 等文獻）。代表了“今生”

2. 下載一階文獻： 提取這 1-3 篇核心文章的 Reference（參考文獻），把它們引用過的所有核心文獻全部下載。代表了“前世”。

3. 提煉高頻的二階文獻： 在一階文獻的參考文獻中進行交叉比對，篩選出被引用次數排名前 10、出現頻率最高的 Top 5 文章。這代表了“後來”

核心邏輯： 順著大師的目光去看世界，是成本最低的捷徑。不要小看這一步，你下載的可是這個領域數十年來最核心的思想演進圖。

第二步：搭建結構化的知識庫 (耗時：0.25 小時)

將第一步篩選出的所有經典文獻，一次性全部上傳至 Google NotebookLM。

一般來說，只要是經典的文章，用這兩個足夠了：https://scholar.google.com/或者https://arxiv.org/

為什麼是 NotebookLM？ 因為它絕不産生幻覺（Hallucination）。它只基於你投喂的資料回答問題。

通過嚴苛的文獻篩選，你人為切斷了互聯網上的垃圾信息，為這個領域建立了一個純粹的、高度聚焦的知識庫。

第三步：不同AI之間的左右互搏 (耗時：1-3.5 小時)

這是整個工作流的核心。你讓不同特性的 AI 在你的知識庫裡做交叉質詢，形成結構化的知識路徑、邏輯推演，最終形成自己的見解。

以主動問提代被動學。主動提問（興趣）促進大腦的思考。

1. 尋找錨點： 問Claude、Deepseek、 Gemini 或 Perplexity，提問：“關於xx領域，目前學界/業界的核心爭議問題和底層理論框架是什麼？”

2. 閉環叩問： 拿著這些核心爭議，回到 NotebookLM 提問：“基於我上傳的文獻，大師們是如何解答這些核心爭議的？請給出具體的文獻來源和推演邏輯。”

3. 降維審視： 將 NotebookLM 生成的嚴謹回答復制出來，扔回給具備強邏輯分析能力的 Gemini 或 Claude。下達指令：“請以批判性思維審視這些觀點，指出其中的邏輯漏洞、時代局限性或盲區。基於此，我應該繼續追問哪 3 個更深層次的問題？”

4. 認知螺旋上升： 拿著 AI 挑出的漏洞和新問題，再次回到 NotebookLM 尋求解答。

實操

我用“LLM（large language models）到底是個啥”來舉個例子吧 ?

第一步：順藤摸瓜 (耗時：0.25 小時)

我同時問了Gemini和Claude -嘿您才這麼著，居然給出的答案

然後你猛然記得初中的老師說過，科學理論一定是承上啓下，有個前世、今生和後來。所以你讓AI幫你去調研這幾篇核心文章都參考過哪些論文（一般都在“文獻綜述”裡），以及後世有哪一些文章引用了核心文章，你就讓AI幫你篩選出來。

第二步：搭建結構化的知識庫

因為一些原LLM特性和AI權限的原因，我們需要自己手動下載（或者你可以讓你的龍蝦代勞）

一般來說，https://scholar.google.com/和https://arxiv.org/就完全夠了

你就下載之後放到notebooklm （目前一個庫支持300篇左右）

第三步：不同AI之間的左右互搏

你可以先在Notebooklm問一點比較簡單、直覺的問題，然後將你的理解與其他的AI討論和探討，然後之後再把結論發給notebooklm，讓它去反駁、論證、補充和糾正。

Notebooklm的回答和注釋：

就這樣反復幾次，直到自己能夠梳理出自己的思維導圖。

然後你要硬核一點的話，你再讓Notebooklm給你來份考題來測試一下。

至此，你對這個領域就有一定的了解了（至少知道了前世、今生和後來，當別人問起來的時候，你能多說5分鐘～）

後記

把你的“知識庫”保存起來（並實時更新，可以讓龍蝦來），單獨開一個folder - 比如我就把“合約交易”相關的理論文章單獨成冊，當需要分析事情的事情，只需要調出這個folder，再描述數據和案例，就能基本“無幻覺”的分析。

不是目前的AI模型不能完成深層次的思考和分析，而是你沒有用對工具而已。（LLM裡有個很重要的參數就是約束條件和輸入條件）

運用AI是一種能力，但如何讓AI讓人類變得更強大是另一種能力。運用AI是一種能力，但如何讓AI讓人類變得更強大是另一種能力。

内容來源：PANews