EADST

AI 递归学习法:从目标出发,哪里不会拆哪里

传统学习路径通常是:先基础 → 再进阶 → 再实战
AI 领域更新太快,这条路很容易学到一半就迷路。

AI 递归学习法反过来走:先把东西做出来,再把不懂的地方一层层挖穿。
核心就一句话:

从目标出发拿到可运行方案,遇到不懂就递归追问,直到补齐知识缺口。


1. 什么是“递归式学习”?

递归学习不是一次性学完一套体系,而是把学习变成一个循环:

  1. 先拿到能工作的“结果”(代码、方案、demo)
  2. 发现不懂的点(概念、函数、参数、结构)
  3. 对每个不懂的点继续拆解追问
  4. 把答案再带回原任务验证
  5. 重复以上过程

你会在一次次“追问 → 顿悟 → 可用”的循环里,建立起自己的知识网络。


2. AI 递归学习法的具体步骤

Step 1:从目标出发(先选一个能做出来的小目标)

好的目标具备三个特点: - 可交付:能跑起来、能演示、能输出结果 - 够具体:不要“学懂大模型”,要“做一个能总结PDF的RAG” - 有边界:一周内能做完更好

例子目标 - 做一个“上传PDF → 问答”的小应用(RAG) - 做一个“图片生成 → 风格化输出”的小demo(Diffusion) - 做一个“文本分类API + 评测脚本”(NLP工程化)


Step 2:直接问 ChatGPT 拿“可运行”的代码/方案

关键点:不要一开始追求完美理解,先要一个能跑的最小版本(MVP)。

你可以这样问: - “给我一个最小可运行的 XXX 代码,包含依赖、运行方式、示例输入输出。” - “请把代码分成模块,并告诉我每个模块的作用。”


Step 3:逐行追问(把黑箱拆成透明箱)

拿到代码后,按从外到内的顺序递归追问:

  • 这一段在做什么?输入输出是什么?
  • 为什么用这个库/这个写法?替代方案有哪些?
  • 这个参数是什么意思?改大/改小会怎样?
  • 这里的核心思想是什么?对应哪个底层概念?

举个视频 AI 的典型路径 1. 先问:生成模型的推理代码怎么写? 2. 看到采样循环:追问每一步在做什么? 3. 看到 scheduler:追问“噪声调度器是什么?” 4. 继续追:扩散模型为什么能生成?训练目标是什么? 5. 再追:CFG / 采样器差异 / latent space 等等

你会发现:每一次追问都在“挖一层地基”。


Step 4:复述纠错(把“看懂”变成“真的懂”)

学习最容易自欺欺人的地方是:你觉得你懂了,但你其实只是看顺眼了

所以要做一件事:用自己的话复述

流程: 1. 你用自己的理解总结:“我理解这个模块是……原因是……” 2. 让 ChatGPT 挑错:“请指出我理解里不严谨/错误的地方,并给正确版本。” 3. 用修正后的版本再复述一次


Step 5:高频提问(用“顿悟密度”加速成长)

递归学习法的强度来自“高频”: - 每天大量问题(比如 100 个) - 每次卡住就问,不拖延 - 用“频繁顿悟”替代“慢慢熬”

你要追求的是一种节奏:

任务推动学习,问题推动理解,顿悟推动自信。


3. 一套你可以直接复制的提问模板

拿代码(先跑起来)

  • “给我一个最小可运行的XXX项目代码,包含环境、依赖、运行命令、示例输出。”
  • “把这个项目拆成3个模块,每个模块的职责是什么?”

逐行拆解(哪里不懂问哪里)

  • “解释这段代码的输入/输出、作用、关键变量。”
  • “这行为什么这么写?如果换一种写法会怎样?”
  • “这个参数的默认值是什么?调大/调小的影响是什么?”

深挖原理(追到概念底层)

  • “这个机制背后的数学/直觉是什么?”
  • “它解决了什么问题?代价是什么?”
  • “有哪些常见误区?怎么验证我没有理解错?”

复述纠错(防止假懂)

  • “我用自己的话总结如下:……请帮我找出错误并改写成正确版本。”

4. 你会遇到的两个坑(以及怎么避免)

坑 1:只问不做,变成“问答型收藏家”

解决:每一轮追问都要回到任务里验证,至少做到: - 改一个参数,看结果变化 - 换一个实现,对比差异 - 写一个小实验,验证假设

坑 2:追得太深,忘了目标

解决:给每次递归加一个边界: - “这个问题最多追 15 分钟” - “追到能解释输入输出 + 关键机制就先停” - “先能用,再完美理解”


5. 最后:这套方法适合谁?

适合: - 想快速上手新方向(RAG、Diffusion、Agent、部署、评测) - 需要边做边学的人(工程、产品、研究型开发) - 不想被“先学完再开始”拖住的人

不适合: - 想完全按教材线性打基础、追求一次性系统化的人(也不是不行,只是慢)


结语:把学习从“读书”变成“追问 + 验证”

AI 递归学习法的本质不是“更聪明”,而是“更快地暴露问题、更快地修补缺口”。

先做出来,再理解它;
先跑起来,再解释它;
先跨过去,再把桥补牢。

相关标签
About Me
XD
Goals determine what you are going to be.
Category
标签云
ChatGPT printf IndexTTS2 llama.cpp AI hf Proxy TensorRT C++ Website TTS FastAPI Claude Hilton GPTQ Random 净利润 CAM scipy LLM UNIX tar Mixtral 版权 Input 多进程 FP16 Paddle 第一性原理 Zip Review ONNX uwsgi NLTK Cloudreve Magnet Bitcoin uWSGI VPN SQLite mmap Crawler PDF Ubuntu Freesound Template Ptyhon 递归学习法 Distillation 算法题 域名 git Excel Vmess Base64 Card FlashAttention Google CEIR Django Agent Hotel v0.dev Hungarian Vim Tensor Color Disk Sklearn Permission CLAP NLP HaggingFace Translation QWEN Git 报税 VSCode Web Paper PyCharm WAN GPT4 飞书 Breakpoint 搞笑 公式 Docker v2ray SVR CUDA Shortcut Algorithm Pandas XML PDB Plotly Miniforge Pillow 继承 Datetime Tiktoken Pytorch API Bert Diagram BF16 MD5 torchinfo Numpy git-lfs Llama Tracking FP64 DeepStream Animate Land Statistics 签证 Math Firewall Quantization 证件照 Gemma OCR Python Qwen2.5 Password Food Baidu diffusers LoRA WebCrawler Pickle SPIE Anaconda ResNet-50 Data Dataset OpenCV XGBoost UI SQL Windows 关于博主 GIT Qwen2 CC LLAMA Quantize 腾讯云 Bin transformers Qwen Streamlit CSV Bipartite Markdown LaTeX TSV Michelin BeautifulSoup Use Logo LeetCode Domain 财报 NameSilo Knowledge RAR 多线程 FP32 CV Plate Jetson DeepSeek ModelScope 阿里云 OpenAI 音频 PyTorch Linux Transformers JSON tqdm TensorFlow Image2Text GGML Jupyter 图形思考法 GoogLeNet logger CTC Safetensors HuggingFace Interview EXCEL InvalidArgumentError Github YOLO Heatmap COCO PIP Conda Attention Augmentation VGG-16 Nginx Clash SAM FP8 Video BTC RGB
站点统计

本站现有博文315篇,共被浏览745879

本站已经建立2392天!

热门文章
文章归档
回到顶部