颠覆传统的AI递归学习法

耿震13331215160

Gabriel Peters的AI学习与求职方法论

• 核心方法：采用自上而下的递归式知识填补，与传统教育路径完全相反

• 传统路径：数学(4年)→编程→机器学习→深度学习→视频AI（共需6年）

• 创新实践：

  1. 直接让ChatGPT生成视频AI模型代码
  2. 逐行追问代码原理（如扩散模型的模糊-清晰过程）
  3. 用生活案例理解抽象概念
  4. 每日追问100个问题，3天即可实战

• 关键技巧：

  • 培养高频"顿悟时刻"（aha moment）

  • 通过自我复述验证理解准确性

  • 批判未整合AI工具的传统教育体系

第一性原理求职策略

• 核心理念：公司本质是盈利机器，只需证明能为其创造价值

• 三步法：

  1. 能力展示：
     ◦ 用ChatGPT一周内打造实用小产品（数据工具/网站）

     ◦ 提供可验证的成果链接而非空洞简历

  2. 精准触达：
     ◦ 绕过HR直接联系500家公司创始人

     ◦ 提供免费一周试用以展示执行力

  3. 结果说话：
     ◦ 通过实战项目获取真实经验

     ◦ 持续迭代直至获得offer

时代变革的启示

• 案例佐证：高中辍学生获得OpenAI研究科学家职位（年薪70万刀）

• 本质突破：

  • 用作品集替代传统学历要求

  • ChatGPT使知识获取效率提升200倍

• 终极建议：拥抱工具革命，拒绝自我设限

这套方法论通过学习革命-求职创新-时代认知的三重突破，构建了数字时代的个人发展新范式。对"递归式学习"的实操演示，重新定义了知识获取路径，而"免费试用"的求职策略，则彻底颠覆了传统雇佣评估体系。