关于Gemini使用的火判

动机

使用则皆知，但其实不使用亦然。

纵观从小到大的教育：自己的作业自我完成。如果检索资料能够替代自己的手工打磨和思考，如果抄袭复制模仿能够提升自己的真实能力和掌握水平，那么中小学何不用古早的检索软件替代传统的自习监督呢？

固然， 在无法进行自我控制之前，禁绝此类容易使用过度而“荒废”的工具大有裨益，然而，现实中又有多少人能完美地执行理想的所谓“自我控制”呢？不过乎，AI 的兴起，水波大兴，作为一种生产工具其带来的效益诚然不可估量，但其在如今学习领域的肆意横行，似乎预示这一种更大范围的坠落——只有少数把自监督能力牢牢掌握的行动和引导才可胜出。

先不谈中国应试教育的好坏，至少从一种方式看来，它具备了知识规范分层、批量输出、定期监督、奖罚机制的流程，成为一种类似 BFS 短期内稳定获取知识的途径。而对于所谓的引导式学习，奖罚监督来源于分块式的成功和失败，输出是随着引导流程而产生的，而其中所学到的每一块知识都是为了服务于最终目标。

分层-获取-监督-递进-……贯穿着各类学习的始终。

• 毫无分层的杂乱（区别于引导式学习，其分层即一个项目的中间步骤及发散，具备泛化潜质），没有成套的体系，完成任务以及获得的理解只得随意撞墙。
• 没有获取的渠道，没有向上更进一步的潜质，更多直接半路卡死直至放弃。
• 没有监督的举措，完成任务毫无收获，课程流过毫无考绩——只有成功一时的快感，往后便是深渊。
• 递进，则在更方面尤其重要，其体现为一种反思、一种泛化和觉悟，这基于监督后自己获取了知识的稳固。应试教育需要此来完成知识体系的架构和对考题的进一步理解，引导式学习则更需要递进来将自己在完成目标的过程中所学泛化成可复用、可发散、可创新、可联想的知识节点。

那回来看看 AI 的出现到底带来什么？在用 AI 学习的时候，又是如何如此轻易遭到破坏？

毁思灭链，不过一瞬

AI 最显著的强化了获取，但是极大弱化了监督——不过不妨深思，监督源于结果的不可定，而结果往往需要“获取”经过推演，但正是 AI 强大的获取和泛化将结果甚至“可定”，监督的高楼随之而崩……以前的项目，知识的获取来源于网络的学习，项目的搭建需要“获取的反馈”即被动监督（因为你需要确保未定的项目可行），而在过程中你获得了递进；以前的学习，你经历了计算未知的焦虑，你要承担失败的风险因此“被动”的自监督保证了自己知识积累性的稳固。

分层则一分为二，善用者如登天梯，反之则思维链被随意蹂躏。

最关键的一环在于监督，如果没有了监督，机器如何学习？如果人没有强化监督，如何成长？

过去，往往成年的自监督能力因加强因而区别于儿童，但如今呢？面对人内心深处的懒惰和放荡不羁，在 AI 放大监督体系困难的同时，成年亦不过是新时代的儿童，有多少人能够在已经可以如此轻松完成任务的情况下去自监督，去背负一份痛苦？

战鼓

面对 amusing ourselves to death 的时代，一切娱乐化、平常化、轻松化似乎都在昭示着提升力增速的衰减，而应对的措施，只有自己愿意“苦中为乐”。

行动

上面的危言并不是说 AI 发展带来灾难，而是说灾难往往与重大的成功并存。

由于本人 Gemini 使用频次较高，因此此仓库将重点存放任何一次自身在询问 Gemini 过程的发问（往往代表自己的盲区）、逻辑链、最终解决和质疑，以方便自己时时回望。同时将采用 Deepseek 作为解释模型，以防止打乱思维链条以及对输出获得更深理解。

如有可能，本人将采用英文书写以提高 AI 时代下的书写水平，书写范式参考 doubao 建议。

采用打卡制，因为频率毕竟频繁。

将采用此文件夹中处理，完成后 tag 标记 Gemini 并在对应文件夹中呈现的形式。

跳转

结语

让子弹再飞一会儿。

一年恍惚千年，如果最终“天网”无处不在，那么足以证明自身的便是你张口的胆识、你心中的星辰大海和你那足够在断网荒岛上称霸的硬实力！