Thoughts

被 LLM 填满的生活

我花了 200 亿 token 写项目。

这句话听起来很夸张，但它确实接近我这段时间的真实感受。LLM 已经深度进入我的工作流：写代码、改代码、读文档、查问题、解释报错、生成方案、重构项目、写测试、写文档，几乎每一个环节都能看到它的影子。

可是奇怪的是，按理说我应该变轻松才对。一个如此强大的工具进入生产过程，应该减少我的工作量，减少我的工作时间，减少我面对复杂系统时的痛苦。可现实恰恰相反。

我的工作量没有减少。

我的工作时间也没有减少。

甚至，我的大脑比以前更累了。

它没有替我工作，只是改变了我工作的方式

很多人对 LLM 的想象是：你把任务交给它，它把结果交给你。听起来像是一种新型自动化。但真正用它做项目之后，我越来越觉得，LLM 并没有替我工作，它只是把我的工作形态改造成了另一种样子。

以前写项目，我面对的是代码、文档、编译器和调试器。问题虽然复杂，但上下文是连续的。一个 bug 卡住了，我会沿着调用链、波形、日志、源码一路追下去。虽然痛苦，但大脑始终在同一个问题空间里。

现在不一样。

我需要不断向 LLM 描述问题，整理上下文，筛选信息，判断它的回答是否可靠，再把它的建议重新映射回项目。它写出一段代码，我不能直接相信；它给出一个分析，我也不能直接接受。我必须检查它有没有误解架构、有没有编造接口、有没有漏掉边界条件、有没有把一个局部优化变成全局灾难。

于是，原本连续的思考被切成了很多碎片。

我一边是项目本身的上下文，一边是 LLM 对项目的理解；一边是我脑子里的真实结构，一边是它根据提示词临时拼出来的结构。我必须不断在这两套世界之间切换。

这不是减负。

这是一种新的脑力劳动。

大脑上下文切换

真正让我疲惫的，不是写代码，而是上下文切换。

做一个复杂项目，本来就需要在脑子里维持大量状态：模块之间的关系、接口约定、历史设计、未解决的问题、刚刚做过的尝试、哪些路径已经证明不可行、哪些 bug 看起来像 bug 但其实是预期行为。

LLM 加入之后，这些状态没有消失，反而变多了。

我不仅要记住项目上下文，还要记住“我刚才给 LLM 说过什么”“它现在知道什么”“它不知道什么”“它可能误解了什么”“上一次对话里的结论还能不能用”“这一轮生成的代码和上一轮有没有冲突”。

这就像本来已经在脑子里跑着一个很重的系统，现在又开了一个巨大的协同进程。它有时帮你加速，有时又疯狂占用内存。

最可怕的是，它并不会真正替你记忆。

它看起来什么都知道，但实际上很容易遗忘、混淆和漂移。你需要不断给它补上下文，不断纠偏，不断提醒。最后你会发现，真正承担长期记忆的人仍然是你。

LLM 负责生成，你负责背锅。

记忆溢出

我越来越明显地感受到一种“记忆溢出”。

以前做项目，虽然也累，但累得比较纯粹。今天调这个模块，明天调那个模块，脑子里还有一条相对清晰的线。

现在，LLM 会让任务推进速度变快。一天之内，你可能读了更多代码，尝试了更多方案，生成了更多 patch，打开了更多分支，讨论了更多可能性。表面上看，这是效率提升。

但人的工作记忆并没有跟着升级。

任务推进得越快，脑子里堆积的未闭合上下文越多。这个方案试过但没完全失败，那个模块改过但没完全验证，某个回答里有一句话可能有用但还没来得及确认，某个 bug 可能已经被修掉但也可能只是被掩盖。

这些东西全部挂在脑子里，像一堆没有释放的内存。

到最后，人会变得非常疲惫。不是身体上的困，而是大脑深处那种溢出的、黏滞的、无法整理的累。

LLM 让信息生产变得太容易了，而人的消化能力并没有同步提高。

更快，不等于更少

这可能是我对 LLM 最大的幻灭：它让很多事情变快了，但没有让事情变少。

代码写得更快，于是需求变多了。

文档生成得更快，于是文档也变多了。

方案来得更快，于是需要比较的方案也变多了。

原型做得更快，于是人们开始期待你一天拿出过去一周的成果。

技术进步并不会天然带来休息，它更常见的结果是提高标准。原来一天只能做一件事，现在一天能做三件事，于是三件事就变成了新的正常工作量。

所以，LLM 没有把人从工作里解放出来。它只是让工作以更高密度压缩进同样的时间里。

这也是为什么我用了这么多 LLM，反而越来越怀念它出现之前的状态。

那时候慢一点，但慢得有秩序。

电子产品也被卷进去了

LLM 不只改变软件开发，它还在改变整个技术消费环境。

现在的电子产品，似乎什么都要加 AI。手机要 AI，电脑要 AI，耳机要 AI，键盘鼠标恨不得也要有 AI。厂商终于找到了新的涨价理由：更强的 NPU，更大的内存，更高的算力，更智能的系统。

可是作为用户，我真的需要这么多 AI 吗？

很多时候，我只是想要一个稳定、耐用、便宜、安静的工具。但市场并不会因为我的朴素需求停下来。AI 成了新的营销入口，也成了新的成本转嫁方式。你可能并不需要那些功能，但你仍然要为它们买单。

更讽刺的是，产品并没有因此变得更好用。很多功能只是多了一层包装，更多按钮、更多弹窗、更多云服务、更多订阅入口。它们看起来更智能，实际体验却更复杂。

技术本来应该让工具回到工具本身，但现在工具越来越像一座不断向用户推销自己的商场。

媒体质量正在下降

LLM 带来的另一个问题，是内容生产门槛急剧下降。

文章可以自动生成，脚本可以自动生成，视频文案可以自动生成，封面标题可以自动优化，评论区甚至也可以自动填充。内容越来越多，但真正值得看的东西并没有同比例增加。

短视频平台上，越来越多内容都有一种熟悉的味道：标题很刺激，结构很完整，语气很顺滑，但看完之后什么都没留下。它们像是被同一个机器磨出来的，光滑、饱满、空心。

这很可怕。

过去，低质量内容至少还暴露着人的粗糙。你能看出一个人的局限，也能从局限里看到真实。现在，低质量内容被 LLM 修饰得非常体面。它们不再显得低级，甚至显得很专业，但本质上仍然没有思想、没有经验、没有真正的判断。

当所有东西都变得更像内容，真正有价值的内容反而更难被看见。

信息污染不是因为信息太多，而是因为太多信息看起来都像真的。

我希望它从来没出现过

如果只从理性角度讲，我当然知道 LLM 很强。它确实能提高效率，确实能帮助学习，确实能降低很多事情的门槛。没有它，我可能无法这么快推进一些项目，也无法在短时间内接触到这么多工具和方法。

但人的感受并不总是服从理性。

当我发现自己的工作量没有减少，工作时间没有减少，大脑却变得更疲惫；当我发现自己每天都在切换上下文、整理上下文、喂给模型上下文、再从模型输出里抢救上下文；当我发现技术产品越来越贵，媒体内容越来越像工业废料，我就会产生一种很强烈的念头：

我希望 LLM 从来没出现过。

这不是因为我讨厌技术。

恰恰相反，是因为我太喜欢技术了。

我喜欢的是那种能让人更自由、更清醒、更接近事物本质的技术。而不是一种把所有人推向更高速度、更高密度、更强噪声的技术。

也许 LLM 最终会变成真正的生产力工具。

但至少在此刻，它带给我的感受并不是解放，而是一种被加速的困境。

它让世界变快了。

可我并不确定，世界因此变好了。

考试

现代中国人的人生里，大概有三到四场重要考试。第一场是中考，第二场是高考。如果不考研，第三场就是我所说的“社考”：它决定你能否在大学毕业时，从社会那里拿到一份工作 offer。如果选择考研，那么第三场便是研究生考试，而“社考”则被推迟成第四场。

换句话说，“社考”之前的许多考试，最终都在为它服务。找工作，几乎成了这条路径上的终极目标。

我习惯在思考问题时先追问本质，再按照第一性原理寻找解法。那么，找工作是为了什么？为了挣钱。既然如此，为什么不一开始就围绕“如何挣钱”来学习呢？

很多人会在这里陷入误区：他们认为只有读书，只有通过读书找到一份工作，才能挣钱。这其实是很大的误解。

你会发现，无论一个人是否受过良好教育，都能明白钱的重要性。钱早已深深嵌入我们的文化。西方人过年时说 Happy New Year，我们说“恭喜发财”。甚至多年不见的亲戚见到你，也常常先打听你做什么工作、工资多少。他们未必是出于恶意，只是在心里迅速计算应该如何评价你、怎样调整和你相处的态度。

可奇怪的是，如何挣钱，却又像一个禁忌话题。如果有人在直播间里系统地讲怎样挣钱，直播间很可能很快被封。即使真有人愿意教你，你大概也未必相信。因为在我们的默认认知里，没有人会真心把“挣钱”这种好东西教给别人。所以一旦有人说要教你挣钱，人们的第一反应往往是：这人多半是骗子。

于是，我们几乎对“如何挣钱”避而不谈。一方面，人确实有自利的一面；另一方面，我们也默认别人一定自利。

所以，当你告诉别人你为了考研，每天学习 8 个小时，连续坚持 9 个月，大家会觉得你很用功，也会赞同你的努力。这当然可以理解。

但如果你告诉别人，你每天花 4 个小时学习股票交易理论，并且配合实操，同时系统学习微观经济学、宏观经济学、社会心理学等相关知识，也坚持了 9 个月，很多人的第一反应恐怕是：你是不是受了什么刺激，开始做发财梦了？

可事实上，即便是许多已经实现财富自由的交易员，也未必曾经如此系统地学习过投资。换句话说，如果一个人愿意认真学习并持续实践这些交易知识，他未来大概率不会被经济问题困住；进一步说，成为富有的人也并非完全不可能。

更重要的是，这些知识不会因为一次交易失败就失效。你投入在认知、经验和实践上的时间，不会因为一笔亏损而归零。从这个角度看，这类学习的风险远低于很多人想象中的样子。相比之下，考研所承担的机会成本和不确定性，反而高得令人难以接受。

那么，为什么很少有人这样做？

这就不得不谈到人的本能。

在漫长的进化过程中，人类为了节省能量，通常不会主动追逐那些看不见的可能性，因为这意味着巨大的试错成本。一个原始人看见一头大象，不会冲上去单挑，因为他从未见过谁这样做还能成功。人天然只愿意做自己认知范围内的事。

这也是为什么很少有人把考研的那股劲，用在学习交易、投资和赚钱能力上：他们没有亲眼见过足够可信的成功样本。这种本能让人类以低风险、低收益的方式繁衍至今。

但今天已经不同了。互联网极大地降低了信息差。如果你愿意主动了解，就会发现许多人都在做交易：他们可能是厨师、保安、程序员、老师，也可能来自各种普通职业。当然，大多数人并没有赚到钱。原因也很简单：他们不专业。

挣钱是如此重要的事情，却常常被人以极不专业的方式对待，这本身就很荒唐。毕竟一个三流程序员都需要保持基本的专业素养，更何况是直接操作货币和风险的人。

我说这些，并不是鼓励所有人都去学习交易，更不是鼓励所有人去炒股。

我真正想表达的是：只要你愿意认真学习“如何挣钱”，挣钱并不是一件神秘到不可触碰的事情。

刚毕业时，哪怕一个月只能净攒 3000 元，如果能更多当然更好，也可以先把它存起来。等攒到 5 万元，或者更多，如果实在不想继续打工，就可以认真考虑下一步。接下来，你要做的是利用手里的资本和已经学到的赚钱知识，让钱变得更多。对于一个真正具备挣钱能力的人来说，时间本身就像一台 ATM。

打工挣钱，本质上是在攒赎身费，而不是努力成为打工秩序里的皇帝。人要对得起自己受过的教育，破局之法，其实就在这里。

意识形态

人常常是天真而幼稚的。无论是 20 多岁的大学生，还是 40 岁、60 岁的成年人，都可能把一些事情想得过于简单，又把另一些事情想得过于复杂。

大学挂科，就觉得人生完了；四六级没过，就觉得自己失败了；考上研究生，又觉得终于上岸，仿佛从此万事大吉。

从小到大，很多人接受的是一条固定叙事：好好读书，读书上好大学；上了好大学，进好公司；进了好公司，挣大钱；挣了大钱，买房子；买了房子，结婚；结了婚，生孩子；生了孩子，再让孩子好好读书。这样一圈一圈循环下去，什么时候才是尽头？

如果家底不错，怎么过都可能相对轻松。但凡家境普通甚至困难，还严格沿着这条轨迹走，人生很容易变成一场灾难。

这个社会希望每个人背上房贷，然后努力打工，并在这个过程中逐渐放弃其他可能。接着再养一个孩子，于是更加努力地打工。这是当下许多普通人的生活模式。

我们能改变整个社会吗？很难。但至少可以改变自己。

毕业后可以先挣几年钱，但千万不要轻易买房。房子一旦买下去，人生的大部分可能性基本都会被锁死。运气不好时，遇到失业、房价下跌，最后只能断供、法拍。一圈下来，再坚强的人也会被折腾得元气大伤。努力多年，最后损失几十万，这样的例子数不胜数。更倒霉的是买了期房，房子被法拍了，自己却连房子的样子都没真正见过。

那么，难道就不结婚了吗？这个问题本身，正好暴露了社会意识形态的存在。

什么是社会意识形态？它是一个地区、一个社会中，许多人共同持有的意识、价值观和默认判断的集合。

比如，几乎整个中国社会都认为人应该读大学，这就是一种社会意识形态。基本不会有高中成绩优秀的学生或家长认真思考：“我到底要不要上大学？”或者“我的孩子是否一定要上大学？”

再比如，人这一辈子就应该结婚。这同样是一种社会意识形态。只不过这套观念已经被年轻人质疑了，很多人不再喜欢婚姻，所以如今不结婚的人也并不少见。

我们还可以继续讨论其他社会意识形态。

比如，年轻人应该在城市里买房。这可能是最可笑、也最可悲的社会意识形态之一，它毁掉了无数原本前途明亮的年轻人。中国人对“家”有执念，房子恰好击中了这个软肋。如果把这套观念强加给美国人，他们可能会觉得不可思议：为什么要背负那么高的债务，只为了住进一套房子？除非已经足够有钱，否则买房到底图什么？

再比如，人应该听话。这种意识形态更荒唐。关键在于，它从小学、初中、高中就开始被系统培养。写到这里，我甚至很难不感到愤怒。这几乎是一种对思想的粗暴规训。篇幅所限，具体例子就不展开了。

还有一种观念：学习好就是好学生，学习倒数就是坏学生。这更离谱。我曾看过一个视频，一位家长对老师说：“我的孩子虽然学习很差，但他依然是我最爱的宝贝，我希望他快乐成长。”这句话在我看来，是真正的人间清醒。

再说一个身边的例子。我的表弟整天倒腾游戏账号，也做所谓的游戏搬砖，一个月能赚 8000 元左右。可他的家长总是反对，认为这是不务正业。所谓“正业”，本质上也是社会意识形态的一部分。什么是正业？这个概念本身就非常可疑。

打工人对客观物体做出的每一焦耳功，归根结底都是为了钱。既然能合理地赚到钱，又何必区分什么正业不正业？

所以，面对这些社会意识形态，最重要的办法就是弄清楚自己到底想要什么。

你真的想要房贷吗？你真的想每天像打仗一样生活吗？你真的想每天担惊受怕，害怕被裁员吗？如果你不想要，就不要被社会意识形态推着走。拒绝，是一种能力。

社会意识形态非常可怕。稍有不慎，它就会毁掉一个人的一生。身处洪流之中，一个人必须反复确认：自己真正想要的，究竟是什么。

谈谈考研

很多人考研，并不是因为真正想在某个喜欢的领域继续深耕，而是希望先考上研究生，再借此找到一份工作。至少在计算机专业里，我看到的情况大体如此。至于其他专业，我没有足够了解，不敢轻易下判断。

事实上，如果一个计算机本科生真的想在毕业时找到一份不错的工作，那么他的本科阶段一定会过得相当充实。只要方向明确、投入足够，最后大概率也能以一份还不错的 offer 收尾。

考研成绩已经出来了，下一届考生也开始进入备考状态。想到许多学生从 3 月、4 月就开始准备考研，我内心其实被触动了不少，也想了很多。我忍不住问自己：这一切真的值得吗？

以 11408，也就是计算机考研常见科目组合为例，备考往往要从高等数学、线性代数、概率论重新学起。很多人大一时并没有真正学明白这些内容，所以考研几乎等于再学一遍。每天学习接近 8 个小时，除了听课、看书就是做题，投入的时间和精力都相当可观。

数学之后，还有知识量巨大的 408，包括计算机网络、计算机组成原理、操作系统和数据结构。

除此之外，还有政治和英语。这两门课与前面的科目不同，更需要耐心和长期积累，毕竟很大程度上是偏文科、偏记忆和理解的内容。

注意，我说的是知识量大，并不是说它们有多难。基本上，只要每天保持 8 小时以上的高质量学习，坚持 9 个月，考到 380 分并不是小概率事件。当然，现实中很多人达不到这个结果，因为考研受太多因素影响：自律、效率、心理状态、信息渠道，任何一个环节出问题都会影响最终成绩。

考研题和高考题也不一样。高考更侧重选拔，常常会设计套路题和陷阱题；而考研题通常没有那么多弯弯绕绕，主要考察对知识的理解与应用。只要真正理解了要求掌握的知识，成绩一般不会太差。

但问题在于，考研的风险并不低。以我本校计算机专业为例，大约 60% 的人选择考研，最终大概 15% 的人能考上，而考上的人里又有 60% 左右考的是本校。也就是说，一个 200 人的专业，约 120 人选择考研，最后 30 人考上，其中 20 人左右考的还是本校。

这种风险，甚至比在加密货币市场里全仓开 100 倍杠杆还要高。

考研的挑战

考研期间的挑战很多。第一个就是作息问题。

许多考生凌晨 2 点睡觉，一觉睡到上午 10 点半，然后吃一顿 brunch，也就是早餐加午餐。下午 2 点左右开始复习，学一会儿看一会儿手机，看一会儿书又困了，再拿起手机，一下午很快就过去了。晚饭后继续刷一会儿手机，晚上学到 10 点多，算下来一天真正有效的学习时间可能只有 3 到 4 个小时。

按照这样的节奏，一个数学科目复习到暑假都未必能完成第一轮，更不用说后面的 408。

当然，我身边也有真正能做到 9 个月如一日的人：每天早上 8 点开始学习，晚上 11 点多才离开。但这样的人非常少。

第二个挑战是心理压力。

考研的人都知道，这几乎是一场 all in。一旦没考上，即使再去找工作，也很难有什么优势，因为考研复习的知识对招聘帮助并不大。甚至有些考研失败的学生去参加春招时，HR 一上来就问是否参加过研究生考试；如果参加过，可能直接被拒绝。年级主任也和我们说过类似情况：考研失败的学生几乎没有拿到 offer，企业明确不想要有二战可能的人。

因此，all in 所带来的心理压力绝不容小看。

更难受的是，当身边同学陆续拿到实习或秋招 offer，而自己还在刷那些除了考试以外几乎没有现实意义的题目时，内心很容易产生强烈的自我怀疑。尤其到了 9 月、10 月，这种对比会被放大，甚至引发严重焦虑。

主要挑战大概就是这两个。至于课程、学校事务等其他问题，反而都只是小问题。

风险与收益

前面已经提到一部分风险：考不上，往往就意味着二战。而在当下的环境里，考研失败后再找到一份好工作的概率并不高。

二战又会带来新的挑战。比如要租房、租自习室，这些至少还能用钱解决。真正更难解决的，是深深的孤独感、更严重的自我怀疑，以及长时间看不到结果时的精神消耗。有人把这个过程比作凤凰涅槃、浴火重生。只听这个比喻，就能感受到其中的痛苦。

那么，考研带来的收益是什么？一张可以继续学习三年的录取通知书。

可是，拿到录取通知书之后呢？如果考上的学校一般，比如普通一本，那么接下来三年可能只是本科四年的延续。以我本校为例，做 OS 方向的研一新生，日常就是坐在工位前研究 Linux 内核，阅读古老的 Linux 源码。真正能做出成果的是少数人，大多数研究生最后还是去做 Java 后端、C++ 后端，或者考公、考编，甚至转前端。

换句话说，普通学校的研究生教育，本质上常常只是本科教育的延长线。它在考生真正考上之前，被普遍高估了。

这里说的普通院校，包括少数 211、985，以及大部分双非。甚至有些排名很高的 211、985，研究生教育也非常落后。我曾和一位西电的博士交流过，他提到过一些情况：学校选几个看起来高大上的课题，直接分配给连 Linux 都不懂、只会 408 的研究生。最后混一两年，很多人还是去做 Java，或者考公。

看到这里，你或许已经能明白：考研的风险、成本和收益并不对等。

那么，为什么许多考生在真正考上研究生之前，仍然会如此孤注一掷？

答案其实很简单：信息差。

如果你是一名打算考研的本科生，应该认真去和目标院校里、与你水平接近的研究生聊一聊。也可以在各种平台主动接触信息，尽可能打破这种信息差。

很多研究生都说过一句话：研究生只有在拿到录取通知书的那一刻是快乐的。因为他们考上之后才逐渐看见真相，但他们未必会系统总结，也未必会把这种落差清晰地传递给后来的备考群体。于是，前文所说的那种 all in 还会一届又一届地发生。

而在投资里，all in 永远是一种极其危险的策略，除非你拥有非常高的确定性。

11 月做了什么

2024 年 11 月，绝对是我这一年里最难受的一个月。因为在 ysyx SoC 这一块，我整整卡了一个月。

这个月我做了不少事情：学了一点 Rust，重构了 npc，重构了 AXI4-Lite 握手机制，折腾 FPGA，并在上面跑起了 npc，还顺手做了一次 ysyx 分享。当然，最重要的事情还是把 npc 接入 SoC。

这个接入过程可以说是一波三折。为了让 npc 顺利接入，我重构了很多模块。好在最后，它终于接进去了。

最难的是最后查看握手信号的那段时间。当时有几个握手信号和我的预期不一致。我反复检查 SoC 的 MROM 模块，检查了很多遍，还打印了一些信号，但传给 master 的信号就是不对。

那几天我甚至怀疑 SoC 本身有问题，怀疑计算机科学不存在了，甚至怀疑是不是三体人给我的计算机发射了一个智子，专门干扰我做实验。

后来，我深思熟虑之后，把问题描述写了好几页，发到讨论群里。很快，群里的小伙伴提醒我：可能是 reset 的问题，可以先让 npc reset 10 个周期。

听到这个建议的瞬间，我一下子来了兴致。因为我能感觉到，问题很大概率就出在没有 reset 上。

果然，我把 reset 加上之后，终于成功了。

这个问题整整卡了我 3 天。那几天里，我每天几乎都花 8 个小时以上思考这个握手信号。真的非常感谢群友。

虽然卡得很久，但我也确实收获了很多。我学到了许多 npc 之外的知识，也更深地感受到了专注的力量：只要持续盯着一个问题思考，就一定会有收获。

规则意识

小学、初中、高中，甚至大学教育，都在持续传达一种潜意识：只要你听话，你就能成功。

小学生不写作业，成绩就是“坏”的；初中生不听老师的话，就会惹出各种麻烦；高中生不听安排，不上晚自习，就会被视为很坏的学生，甚至被预判为高考失败；到了大学，如果不够听话，就可能被扣综测。而拿不到奖学金的学生，大概率也很难得到老师们的肯定。

事实上，“听话”这个属性，一直是社会想要的。

社会稳定的产出，并不只依靠科学技术，更依赖“听话”所带来的稳定性。对庞大的系统来说，稳定往往被置于一切之上。

一个能够正常运转的系统里，如果有人主动向管理者提出改进建议，大概率不会立刻得到鼓励，反而可能先被批评和驳回。因为管理者的第一反应往往是：你有想法，你不听话。至于建议本身有没有价值，反倒成了后面才会考虑的问题。

这种潜意识的长期灌输，对中国人、对学生的思维方式，以及对一个人尝试成功的能力，都造成了很严重的伤害。

以至于我现在在大学里，仍然能看到许多大学生做一些毫无意义的事情，而他们唯一的理由只是：辅导员说要做。

另外，人需要找到自己真正的老师。我从来不认为大学里的那些老师天然就是我的真正老师。他们在上班时间教一些理论知识，这当然有其价值；但除此之外，他们说出的许多话，在我看来并没有多少营养，甚至显得滑稽。

一群没有真正进入社会工作过、在学校里待了半辈子的人，怎么可能稳定地给出关于社会和工作的可靠建议？

真正的老师其实到处都是。身边的同学、B 站上的 up 主、YouTube 上的创作者、论坛里的陌生人，只要一个人说出的话有价值，能让你茅塞顿开，他就可以成为你的老师。

老师不是身份，而是启发。

接受失败

失败，其实是一次朝向成功发起的尝试。可惜的是，“失败”这个词本身常常带着负面意味，让人本能地想要回避。

但失败是有价值的。

前几天，因为之前给自己挖的坑太大，我在一个项目里挣扎了很久，最后鼓起勇气决定重构整个项目。可这个项目太复杂，重构过程中我甚至开始怀疑自己的判断。做到一半时，我回滚了版本，因为那次重构失败了。

这是一次失败的尝试，但我并不认为它一无所获。

回滚到旧版本之后，我继续重构，发起第二次冲锋。中间又经历了很多次小失败，但到了今天，项目终于取得了很大的进展，几乎已经接近成功。

事实上，人应该愿意面对失败。如果做什么都能一次成功，那只能说明你做的事情太简单了。

教育理念

很多人之所以平庸，无法过上自己真正喜欢的生活，除去客观条件以外，一个重要原因就是他们不愿意失败，或者很少经历真正有价值的失败。

假设一个人每次尝试成功的概率只有 1%，那么尝试 100 次后，至少成功一次的概率约为 63.4%。这还没有计算从失败中复盘、修正策略所带来的提升。如果每一次失败后都认真总结原因，也许尝试 20 次就已经有很高概率接近成功。

大学里有很多课程，其中大多数确实比较务实，也有助于提升知识水平，比如高等数学、大学物理、计算机通识课等等。但很少有一门课真正教学生如何从失败中总结经验，也很少有人系统讲授关于“如何成功”的方法学。

我认为方法学非常重要。它通过抽象和提炼，形成一套做事准则，帮助人更快地接近目标。

注意，我说的是更快接近目标，而不是更快成功。做事情必须遵循事物的本质。比如，如果你想和一个人结婚，关键不是费尽心思去领结婚证，而是拉近关系、培养感情。同样，如果你想做成一件事，就应该面向这件事的核心发力，而不是只盯着最终结果。

过度谨慎、总想避免失败的心态，本质上是反教育的。

任何人都需要通过失败走向成功。

为什么要学习英语

我经常和身边的人说：与其学习 10 门计算机语言，不如真正掌握一门人类语言，比如英语，或者日语。

现在，编程语言似乎成了人人追逐的新技能。但如果把眼光放得更长远一点，就会发现，掌握一门人类语言，往往比了解一门编程语言更有价值。

如果你是一名程序员，应该能理解：真正重要的不是会多少门编程语言，而是是否具备扎实的编程思维。同样，对于生活在非英语环境中的人来说，学好英语带来的收益，也远不止“多会一门语言”这么简单。它会影响知识获取、下一代教育、看待未来的视野，甚至影响你在重大事件中的判断和决策。

随着科技快速发展，编程语言的更新迭代速度非常快。一些曾经风靡一时的语言，比如 Pascal、Perl、PHP、Objective-C，如今在业界的使用范围已经明显缩小，甚至逐渐被新兴语言取代。即使是仍然重要的 C 语言，它在某些领域中的市场份额也在变化。

如果一个人把大量时间押注在某一种具体的编程语言上，而这门语言未来逐渐淡出主流，那么之前投入的时间和精力就可能大幅贬值。

相比之下，英语是一门不会轻易过时的语言。作为全球通用的桥梁语言，英语在国际交流、科学研究、技术文献、商业合作和教育领域中都占据着极其重要的位置。掌握英语，是一项不会随着技术潮流变化而迅速消失的能力。

只要你持续使用并提高自己的英语水平，它的价值就会不断累积，甚至可以说是以复利的方式增长。

与其花大量时间学习一门可能被淘汰的编程语言，不如把一部分时间用来提升英语。掌握英语之后，你能够更自由地获取前沿信息和优质资源。在今天这个信息爆炸的时代，这一点尤其重要。

当然，掌握某些编程语言确实能帮助你进入特定领域、找到特定工作。但英语的作用并不局限于某个行业。它是进入许多顶级公司的敲门砖。无论你想从事软件开发、产品管理、市场营销、数据分析，还是任何需要与国际团队协作的工作，流利的英语都可能成为关键优势。

尤其在全球化的今天，许多公司都希望招聘能够使用英语沟通的员工。这意味着你可以和国际客户打交道，参与全球项目，甚至开拓海外市场。英语能力不仅能让职业选择更加多样，也能显著提高你的薪资上限。

更重要的是，英语能力具有累积性。随着时间推移，你越使用它，它就越强；它越强，能为你打开的信息、机会和世界也就越多。

学习一门新的编程语言，无论是 Python、Java、Rust 还是 Go，可能会在短期内帮助你找到工作，或者解决某些技术问题。但这更像是一笔阶段性的交易：技术趋势一变，原本的技术储备就可能贬值。

英语学习则不同。它更像是一项长期增值的投资。无论你在求学、工作，还是日常生活中，英语都能持续为你带来难以估量的收益。

如何学习英语

我的理解很简单：听，不断地听。

更准确地说，是持续进行可理解的信息输入。

有一位语言专家表达过类似观点：只要一个人获得大量可理解的听力输入，就一定能逐渐学会这门语言，包括听、说、读等能力。

我认同这个观点，因为我已经有了切身感受。

在没有英语环境的地方，一个人想掌握英语当然很难。但当大量听力输入不断积累之后，人会慢慢建立起对英语的熟悉感。而这种熟悉感积累到一定程度，就会发生质变。

我平时并不怎么开口说英语，主要只是听和看。可前段时间，我尝试用英语表达自己的观点，结果超出了自己的预期。虽然用词还不够准确，但我已经能够进行有意义的表达。这让我很震惊，因为在此之前，我一直以为自己很难真正用英语表达复杂想法。

所以，总结起来就是一句话：听，大量地听；但不是盲目地听，而是进行可理解的信息输入。

规律的作息不等于健康的作息

我的作息一直还算规律。之前的学习时间大多集中在中午 12 点到晚上 11 点半之前。上午 12 点以前，基本属于相对轻松的时间段：睡觉、上课，或者做一些不太消耗精力的事情。11 点半吃完饭后，我再正式进入学习状态。

这种安排在短期内确实效率很高，但时间久了，身体会慢慢发出疲惫的信号。

后来我意识到，规律的作息并不一定就是健康的作息。长期晚起、晚学、晚睡，即便每天的节奏很稳定，对大脑和身体机能也未必友好。

因此，我打算之后调整成更健康的节奏：每天 7:30 起床，9 点开始学习，11:40 吃饭，然后休息到下午两点半，再继续学习到晚上 10:30。无论如何，10:30 之前一定离开实验室，避免让身体长期处在过度劳累的状态。

这样算下来，总学习时长大约是 10 小时 40 分钟，比之前的 10 小时 30 分钟还多一点。当然，这并不意味着我必须始终保持这么长的高强度学习；真正有效的学习时间，大概能有 9 个小时就已经很好了。

精力管理比时间管理更重要

有些人看似拥有很多时间，但其中相当一部分其实是“垃圾时间”。因为人在这些时间里并没有足够的精力，头脑迟钝、注意力涣散，即使坐在那里，也很难产生高质量的学习成果。

所以我越来越觉得，精力管理比单纯的时间管理更重要。没有精力，学习效率一定会下降。

我也看过不少博主分享精力管理的方法，比如番茄工作法、保证睡眠、吃零食补充能量等等。它们当然有一定道理，但对我来说，作用并没有想象中那么大。

我自己的体会是，与其不断提醒自己“应该做什么”，不如先明确“不要做什么”。最重要的几件事是：不要熬夜刷手机，不要白天频繁刷手机，不要把大量时间消耗在游戏和短视频上。它们几乎是精力和时间的双重杀手。

只要避开这些消耗源，精力自然会充沛许多。再配合足够长的可用时间，学习和工作的效率就会明显提升。

因此，我几乎已经戒掉了睡前刷手机。人的自控力是有限的，所以最好不要把手机带上床。可以直接戴耳机听一听英语播客，在 11:40 之前入睡。

白天也是一样，能不看手机就尽量不看，尤其是在休息的时候。很多人会觉得：“我现在是在休息，看看手机放松一下。”但实际上，这常常是一种误解。刷手机并不会真正让人恢复精力，反而会让人越来越累。

计划无法推进怎么办

有时候，一个任务会把人卡住很久，甚至一卡就是好几天。

这种情况之所以发生，往往不是因为人不努力，而是因为任务本身不够细化。我曾尝试把一个复杂任务拆成 10 个小任务，结果推进起来明显顺利很多。

这是一种很宝贵的体验。它让我意识到，解决问题和推进任务，其实需要一套可以反复使用的范式。

马斯克曾经花十几万美元请一位讲师给员工上课。那位讲师反复强调的核心道理，其实就是四个字：细化任务。