请老师手把手教，很快，很省力，借着别人给指出的已知路径，可以快速汲取一众人等若干年的研究心血，不走冤枉路，是真正的捷径。

走捷径太爽了，经常走捷径会形成一种思维习惯，会过于依赖他人的分享以及研究所得。拿来主义的那一套，确实会快速缩小差距，但是却并不容易积累自己独特的竞争优势，因为，在走捷径的过程中，总会有一只大手明确的告诉你应该如何做，怎样做是对的、是不走弯路的，这种按图索骥具有某种程度的成瘾性，导致对走错路、走弯路的心理厌弃。

试想，做什么不会走错路呢？怎么走不会走弯路呢？

只有抄答案不会，只要是自己探索，就注定会走数不尽的错路和弯路。

试问：现在我们生产一个灯泡还需要百分之九十九的汗水另加百分之一的灵感吗？

正因为我们拿来即用，所以我们可以生产 1000000 只灯泡，而只有那个试错了 999 次的家伙，才可以创造出全球第 1 只灯泡。

模仿，永远不具备核心竞争力，只有靠自己摸索出来的，练就出的独一无二的个性、气质，独一无二的产品、配方，独一无二的思考水平、境界，这才是真正的核心竞争力，才是护城河。

那英模仿苏芮出道，尝到甜头后，若还是继续走老路，我相信，那英一定会籍籍无名也，想想小沈阳吧。

让别人教，走别人的老路，平坦、顺畅、爽，但几乎可以肯定的是，一路上绝对是乌央乌央的人，原因很简单：既然能教给你，也能教给他。

走自己的路，打磨自己的金刚钻，苦苦摸索，泥泞、苦涩、难，但只要走出来，就是身怀绝技的好汉，你足够与众不同，你很难被复制，这才是真正的价值连城。

我连写了三篇文章，每篇文章的 URL 路径都是 bert，这借鉴于 Google 提出的双向的 Transformer 预训练模型。我认为人的认知学习大概也是如此：

  • 很多人是单向的，上面的人教我什么，我就会什么。一般人就学个半瓶子醋，聪明一点儿的就努力加勤奋，学成个庖丁解牛，学得个良工巧匠。
  • 而有一小撮人是双向学习，TA 仍然借鉴着他人的成功经验，同时不囿于前人的束缚，从零开始，重新思考。我们现在流行说的“第一性原理”，大概就是这个意思。

好吧，这个话题，就算粗糙的收尾了吧，再见。

备注：AI 大模型的发展，真的是日行千里啊。我刚刚特意查询了一下邮箱，2022年12月06日 10:02，我收到了 OpenAI 的注册邮件，我很骄傲于我那么早的便使用到了先进的大模型产品。时至今日，我用着 Cursor，享受着大模型给我的软件开发工作带来的极大便利。因为享受，所以习惯，因为习惯，所以无法再忍受没有大模型助力的开发岁月。诚然，这是时代的进步，但在大模型一次次给出了极佳的（打死我都做不到）解决方案后，稍微有点远见的人都会情不自禁的陷入自我价值的怀疑：我的护城河到底在哪儿？

AI 大模型不仅仅无情暴露了普通程序员的无能，对于沉浸其中的使用者，愈加剥夺了个体独立思考的几率。于是，大模型在飞跃，个体在沉沦。

解决之道，拥抱 AI，拥抱大模型，这是历史的潮流，于此之外，不要放弃独立思考，尤其要格外重视自学能力，重视自己的判断力，重视自己于无声处听惊雷的思考力，这，是我们为人一生最最核心的护城河。