能量实验室 - 节目列表

一期闲聊播客，相信也有很多小伙伴像骏子一样有过年过节ptsd。我们喜欢过平常的日子，讨厌过年过节带来的压力感心里也常怀着和父母离得远了就愧疚离得近了就难受的复杂感情……

前两天骏子的另一档播客AI文科生的一个节目，搬运到这里，骏子开始进军vibe葱丁啦！！！！一个新的事情 好开心！！！！！

虽然每天都在刷手机，大脑却好像变得越来越笨了，我们被算法精准的喂养陷入了过度追求效率的陷阱。在海量的信息中感到前所未有的焦虑和注意力涣散对抗这种变笨趋势的秘诀不在于彻底断网俊子今天分享三个11年自由职业者同时也是一个enfp的对抗算法的邪修小妙招

（本期播客声音有点滋啦～ 小伙伴们多多包涵） 作为一个11年的自由职业者，同时经营三档播客和一个AI短视频账号。同时也是一个en fp，我的情绪和状态能量经常面临高峰和低谷期的波动，但是通过长期的实践发现好状态往往不是等出来的，而是主动营造的。 我们的目标是主动出击，不甘等动起来激活自己身体先行思维跟进抽离当下的环境！ 主动营造好状态！

从2025年9月份开始做AI自媒体博主以外，给我的生活带来了非常大的改变。我从以前的为了学习而学习，疯狂囤课练到了在做中学哪里卡住学哪里。我认为这是一种更加高级的学习的状态，更加目标导向。每天坚持更新，让我输出倒逼输入学了非常多AI专业领域的东西。这一套组合拳下来，甚至让我自己觉得变得更加自信了。今天想来分享一下做短视频创作以来的三个心得。这三个心得不仅是内容创作方面在生活中也给我带来了非常大的正向影响。

2025年骏子发生最大的变化就是 深度记录自己 不再盲目的学习，给每一个学习都找一个产出的项目（例如喜欢AI就一边学AI，一边做AI自媒体博主。喜欢琢磨内容就写内容的反思日记等等） 勇敢拒绝别人。 本期播客主要讨论一个35＋生活在小城市10年的自由职业者怎么让自己稳扎稳打的成长。

这是一期用小宇宙自带软件，录制的临时创意播客，音质可能差强人意。但绝对真诚，感谢小伙伴们收听。 作为1个三分钟热度的enfp，我比任何人都明白意，志力是稀缺的资源，自律是不存在的，千万不要消耗意志力。比起做一件事情而中途放弃，对自己产生攻击，埋怨自己什么都不是，给自己贴上我不行的标签。 更高效的做法是给自己打造一套，长期主义的低门槛做事儿系统。按部就班的，把每一件事情都做到60分，就是最成功的选择。

三分钟“学完”一本巨著，五分钟“消化”百页报告，感觉自己是个高效学霸？直到朋友随口一问，你大脑一片空白…那些知识，真的属于你吗？上周骏子用AI神器Notebook LM飞速“啃”完一份复杂AI研究报告，两天以后完全忘记自己豆学了些什么，大脑一篇空白。在这个AI能为我们包办一切“认知苦活”的时代，什么才是真正的学习？当工具为我们建造了知识的“精装样板间”，我们亲手“装修”自己大脑的能力是否正在退化？ /时间轴/ Part 1：知识的幻觉 03:05 知识只是“穿过”了我的大脑，并未留下任何痕迹。 03:36 为什么说你的头脑必须是一套“毛坯房”？ 09:34 学习何时真正发生？关键在于“信息的重组”，而非“信息的获取”。 12:32 学习的摩擦力越大，你真正掌握的东西才越多。 Part 2：为什么说“轻松学习”是AI时代最大的谎言？ 13:16 学习，本质上是两个神经元“牵线搭桥”的浪漫故事。 17:42 心理学实验：“流畅性错觉”如何让我们把“眼熟”误当成“掌握”？ Part 3：驯化AI两步法：让它做“陪练”，而非“替身” 20:47 从“答案是什么？”到“我的理解对吗？” 22:19用“学习指南模式”逼AI先向你抛出问题。 24:44 三个实战场景：通勤、写稿、拓荒，如何正确使用你的AI陪练？ /本期金句/ * “这些信息只是流进了你的头脑，而没有留下任何痕迹。” * “学习它很像你从0到1给一个毛坯房去进行精装修。” * “AI工具为我们提供的学习路径越舒服，我们就越学不到东西。” * “认知的摩擦力，没有摩擦就等于没有给神经元制造连接的机会。” /提到内容/ * 🤖 AI工具：Notebook LM (Google), Claude (Anthropic) * 📚 学习科学：流畅性错觉，主动召回测试，生成效应 * 🧠 神经科学：神经元连接，突触可塑性 * 📈 报告：《Introducing Anthropic Interviewer: What 1,250 professionals told us about working with AI》 Introducing Anthropic Interviewer \ Anthropic /找到骏子/ 你也有过依赖工具后“大脑空空”的瞬间吗？你有独特的“驯化”AI心法吗？欢迎在评论区分享你的故事。 也可以添加骏子微信 huohua0618（备注“播客听友”），一起聊聊如何在这个时代，进行一场“有摩擦”的深度学习。