学习方法
在游戏FTL: Faster Than Light的科幻设定中，不同的物种角色拥有不同的能力。工程猿有200%的机械修理速度，螳螂有200%的伤害值，石人族不怕火且有150%的生命力… 人类没有任何初始能力，也是最常见最平庸的船员类型；然而，他们学习技能的速度比其余物种快10%。我自认为是人类中的人类。
我先来说说学业层面的学习，以区别于技能的学习。
我在小学时并不知道学习有方法之分，只觉得知道了知识，能考试即可。好在我是个认真听课的“乖学生”，因而成绩都还在中上游。但四年级转入国际部让我进入了一个全新的学习环境；和基于中高考的教育不同，新环境非常强调英文授课、读写和理解知识，同时注重塑造一个基于西方文化的、紧密的概念网络，包含了文学、历史、地理的交界。我一下不知所措；好在我爹对此有所准备，开始监督我晨读英文书、晚上复习笔记，让我在一学期内稳定了绩点。
我在初中真正找到了高效学习的节奏。从七年级第二学期开始，我在五门主科（语文、数学、英语、人文、理化生）的期中期末考总分就开始保持在全班第一。那时我已经开始一周练十二小时羽毛球，又有另外数个小时花在钢琴、画画上：放学后先往球馆赶，训练完回家再完成作业。有趣的是，我并不觉得这样的时间安排有多么紧张，反而觉得每个周末还有许多惬意的空闲时间。直到九年级，我都不花时间复习数理化考试；只有语文的诗词、文学常识，人文课的历史地理需要我在考试前一小时拿出笔记本仔细阅读，且往往只需一小时。期中、期末大考周往往是我最开心的时候，因为我不需要花上老师给到同学们的所有时间用来复习，而能腾出额外的时间玩耍。我这样做的理由是因为我确信我在课上已经完全理解、会运用了内容，也就可以随时把逻辑链从记忆中调取出来在考场上运用。至于直到考前一小时才开始读笔记的习惯，是由于艾宾浩斯遗忘曲线的引导：最晚习得的知识被忘记的概率最小。我倒是没有在那时总结出什么学习方法，只是纯粹信任自己对于知识的掌握；这套“课上认真、课下玩、考前读笔记”的节奏倒是保持到了现在。
九年级是我第一次尝试自学、探索适合自己的学习方法。由于家里有一位曾经的有机化学研究者，受耳濡目染，当时的我觉得化学有意思。于是我从高中部学长学姐们淘汰的旧教材中翻出一本Pearson版本的IB化学HL课本，在化学课上放在书桌底下，花了一学期逐字逐句地读了一遍。后来我又找到一本IB物理HL，同样地读了一遍，还煞有介事地通过康奈尔笔记法抄了30页笔记，覆盖了牛顿力学、环形运动、波、电磁学这些基础章节。后来我还熟读了曼昆的《经济学原理》以及一众AP教材，在十年级去UKChO（英国化学奥赛）、AP化学、NEC（美国全国经济学挑战赛）和IEO（经济学奥赛）小试牛刀。由于九年级末我自学的进度脱离了课堂，有时我就开始在课堂上不务正业只看高中教材；物理老师知道了这事儿，还给我留了二十分钟，让我给我的初中同学们讲电磁感应。
“自学”与“教学”的冲突能概括我高中反复摇摆的学习方法。一方面，我的IB老师们尽职尽责地按照课程进度授课，让我按照高中的节奏吸收知识（当然，我总是喜欢花上课堂前三分之一的时间读完PPT，剩余时间摸鱼）。另一方面，我在课后却需要去学许多课上不包含也用不上的学科知识，以帮助我参加学术比赛和AP考试（十年级，我在IB的6门高级主科之外额外考了4门AP，全部是5分；我本想在十一年级也考上5门，考试却因为COVID疫情取消）。我在九年级和十年级连续两年参加了USAD：每年我都需要在4个月内读完700页的参考资料（这对于怯于英文阅读的我是蜕变式的学术训练，直接拔高了我的阅读能力），以参加考试。十年级时我在10000分里拿到了7800——全国第四的成绩。我逐渐发现我有充分的能力和理由可以通过自己的努力，不靠一个老师，在从短到长的任何时间段内习得我需要的知识量。于是我逐渐开始质疑自己所在的教学体系是否是最适合、最高效的学习系统。然而繁重的IB课业没能让我有喘息之机去实验另一种完全不同的体系，于是这个问题被留到了高中后。
我是在大学期间才听说了“视觉学习者”这个词。在世界羽联的教练资格培训中我还看到了它和“听觉学习者”、“运动学习者”的区别。我首次意识到我的学习方式是纯粹基于视觉的；我阅读的理解速度彻底超越任何其他学习方式的知识吸收速度。刘慈欣在《乡村教师》中曾从外星文明视角指出：人类的语言每秒只能传输10比特的信息（最新的研究：39比特）。在此之上我提出：信息是高维度的，但语言的传输是线性的（每个时刻声带只能发出一个音节）。通过线性方式传输高维度信息必然速度缓慢，更何况文字语言中有不少不贡献额外信息的副词介词，以及演说者的顿挫和卡壳儿。至少文字符号是二维的：我可以一目十行地同时注意到多个关键词，以加速理解整个段落。这样的对比让我想起AI领域从自回归模型到转换器模型的进化：自回归只能预测句子末尾的单词，而转换器能随时“注意”到句子任何位置的信息；后者被证明更计算高效。“视觉学习”的学习模式让我向往堆满文字的网页、书本、脚本和说明书，而极度厌恶视频、图片和许多标榜“互动式学习”的在线学习界面。
我在大学重新找到了导师或老师的重要性：建立反馈循环。自学的窘境在于有时并不知道自己是否出了岔子，是不是真的理解了材料，或者会不会应用到真实场景中。这时，一个有质量的导师可以在听完我的想法后，告诉我“是”、“不是”、或者一些更细微的对与错，帮助我回归正轨。老师也能设计出更好的习题集，让我夯实基础。最后，如果自学中遇到了问题，若是搜索和AI都不起作用，那还需要靠真人去帮我答疑解惑——我从最初不相信教授和TA的“接访时间”到有需要就随时去，花了两年。最后，许多经验丰富的教授对领域的洞察往往超越了已出版的课本或网上已有的文字记录；我当然愿意花时间去聆听。然而在大语言模型的任务执行力逐渐进步的2026年初，我又开始犹豫真人老师是否必要了——我已经可以放心地把许多文书的写作任务给到GPT-5o，或者让Gemini 3 Pro、GPT 5.3 Codex帮我从零开始写代码和对应的测试，那也就当然可以让它帮我出习题集，或者省去走去教授办公室问问题的十分钟。
我尝尝把学术学习比做“造车”的过程。造车的本质是拼装（连接）零件（概念），并让这台车能运转良好。如果只有零件却不拼装（只是死记硬背了概念却不懂得概念之间的联系），车不能运转；如果只是试图拼装却没有足够的零件（没有学会概念，却尝试理解；这好像本来就不太可能），车也不能运转。我也通过这个比喻深恶痛绝地驳斥辅导班：为什么第一遍造车就能解决的问题，却要造上第二遍？（为什么第一遍学习就应当理解的概念，却要通过第二次学习才能习得？）预习和复习当然是有用的，因为造车前需要看图纸、造车后需要做功能检查和保养，但造车本身应当成为最被重视的环节，需要全身心地投入概念的内化。基于学习和记忆神经科学的单词回忆实验表明：在学习过程中，记忆的形成首先由理解和处理概念的深度决定，其次由学习的意愿决定，而完全不由学习的时长决定。因此对于概念的深刻理解要高于一切后续在此概念上投入的额外时间。学习高效性来自于短时间的注意力集中。
MBTI测试虽然不是严谨的心理学研究，其中却有一道令我觉得有趣的问题：你的工作方式更像是自发的能量爆发，还是有理有序的努力？（Your personal work style is closer to spontaneous bursts of energy than organized and consistent efforts.）从宏观尺度上我更类似于后者，因为我在每天醒来之时便想好了当天何时应当工作；但微观上我愈发发现自己属于前者：高效心流的产生往往需要特定状态下的精力脉冲。
我在我的数项技能学习的路上走得并不顺利。我此前已叙述过我在羽毛球、钢琴、画画、射击的过程中如何起步晚、又没有在第一时间遇到一个适合我的老师和系统。不过从本科起，我既然要自己运营这些技能的学习，也算是悟出了一些提速进步的道理。我在羽毛球上首先看到了突破，也就主要来叙述以羽毛球为例的技能学习了。
技能学习的中心思想在于多次迭代。有时候我会以iOS系统（“26.x.x”的格式）或者轿车（丰田卡罗拉、奥迪A4、TT RS、RS7、R8等等）的比喻形容我的系统迭代。每次迭代升级中都包含一些核心部件的本质变化（一般在于一些体能或技战术的大项），本质到能够直接提升全局表现。
每次迭代包含这样四个部分：反省、机器学习—工程第一原理、刻意练习、测试。
我先从测试和反省开始讲起。我每一两个月会参加一次大型比赛（当然，若是有机会，我当然也想要每两个星期都能参加一个小型比赛，以获得更好的状态反馈）。我非常喜欢在输球之后去和对手聊天，问问他们整场比赛中什么地方做得好，什么地方需要改进。（这也是我通过羽毛球认识全国球友的主要途径。）我也会偶然去回看技术录像，但因为我基本下场后靠回忆就会知道痛点，往往也不需要录像了。
知道了痛点，我就可以开发解决方案。但我首先需要知道什么是好的解决方案——往往我可以用不同逻辑去完成同一件事儿，但完成度有所差别。这是一个可长可短的试错过程：我会逐一将可行的方案都尝试一遍，以近似于“斜率下降”的方式找到一个在现下框架中的最优解，并向这个最优解靠近。有时候，我也会看其他球员的技术录像或者比赛技术以找到一个已经不错的解法，并以此为出发点进行个性化改进。任何比赛表现层面的大问题都一定有细化的空间，往往可以拆解到一个具体技战术或体能的方面（比如，反手手腕旋转力量、第40-60分钟高强度心肺、吊球中正拍面相对于切拍面的转换）。我对他们逐个击破。
刻意练习是技术学习的循环中最重要的部分。针对每一个痛点和相应的解决方案，我需要开发出一个针对性训练方式以让方案成型。这个训练的开发过程是兼具传统和创意性的。由于我经历了许多不同的训练模式和系统，而大脑又有旺盛的思考和存储空间，往往我会比同龄球员记住更多种训练方式和活动。我会从中挑选合适的组合，兼容到已有的程序中。也有许多时候，因为我的问题实在不常规，已知的训练方式没有奏效的，于是我便会模仿已知的范式，基于我对于人体工学和神经科学的认知，开发出此前未有的训练方式。比如，针对手腕旋转力量不足，我可以通过双手向上握住弹力带，向外掰扯的方式巩固手腕稳定性，再通过侧握壶铃、旋转手腕来提升手腕力量。心肺问题相对更简单——通过变速跑即可解决——只是我会重复九次“50、50、100、50、50、100、200”的冲刺循环（每轮循环被看作一个7分）以模拟21分三局的运动量。我的吊球会切拍，是因为我的手腕不够放松；于是我便在移动吊球的过程中尽可能地起跳，却在同时把注意力集中到手腕上，在跑跳的同时保持手腕放松转正，让神经系统获得新的肌肉记忆和微调。
刻意练习需要的不仅是重复，而且是有意识的、有目的的重复。这是一个认知负担很重的活动：许多时候这些练习往往需要附加在已有的训练框架中，因此我要既完成普通保持性训练目标，又要注意发展个性化技术。回顾我在场上的注意力，我往往将它可视化为一个热力图，视觉中心呈暖色而周边为冷色（比如，需要注意手腕的时候，小臂、手腕、手指和球拍的手柄就会被染黄；需要注意对手移动、出球的时候，我也会慢慢看到对面场地上的某些区域开始变色）。空间上的注意力又区别于时间上的注意力。人们常说，优秀的足球球员可以预测场上一秒之后的局势，而梅西能预测三秒之后。类似的，我也在锻炼自己去注意、预测一拍、两拍之后的场上局势，以更好地在比赛中应对下一个回合。
并不是每一轮迭代都能让人看到直接效果；有时候，技术上虽然开始占优，我却因为体能的劣势一时无法将技术力表现出来。只有在下一次迭代中加强体能，才能看到复合的效果。另外，人体是一个精密的平衡系统；虽然有赫布学习（Hebbian Learning）能帮助神经系统发展新的强突触，却也有相反地神经调控系统（Neuromodulation）在持续保持神经元群体的平衡，尝试让这些变化反复。我并不能每天都比昨天好——往往有几天我会因为学业压力而需要晚睡，又有几天受到天气或者体能训练的影响不在状态——不过只要在迭代阶段的最后比上一个版本强，迭代就是有效的。这解释了为什么在外人眼里，我会在一年中有某几个零散的星期突然球技暴涨，好似“进化”一般。许多基因型的小变化并不会直接导致表现型蜕变，但长期的基因型的复合变化倒是真能促进表现型有本质区别。
我对于我学习技能的方式是有信心的，这也是为何我会坚持打羽毛球。若是我看不到自己把一项技能做到最好的机会，我就不会去追求精通这项技能。这是为什么我暂时放弃了钢琴。我知道学习技能的底层逻辑是相同的：根据“游戏人生”一章的理论框架，技能、游戏、娱乐方式之间往往有着共通性（同构），因而掌握一项技能的学习方法，往往也就可以映射到其他技能中。我也在一次聆听钢琴大师课的时候看到了钢琴家练习曲目的过程中如何以小节为单位，刻意练习。但我没办法花足够时间在多个爱好上。
当下的神经科学范式认为，人类大脑在人体三十岁左右迎来黄金状态，而在此前会持续发展；同时，许多脑区的神经可塑性会持续终身，让我们在后天习得其余技能。作为二十岁的人类个体，我有十年的时间可以进行如上的迭代工作去精进我的羽毛球。就算在十年之内因为这样那样的原因我没有达到给自己的要求（打入世锦赛），我也会尽全力在接下来的生命中持续迭代，争取达成次目标（打入世界老年锦标赛）。学业上，一套行之有效的学习方法和近乎于无限可能的海马体可塑性也让我相信：我可以在生命接下来的时间仍然习得比我现在知道得多许多倍的知识，运用它们去达成我的学术和人生目标。
我在我的青少年时期并没有能达到像专业青少年选手的羽毛球水平；许多人在二十岁都已经打入世界羽联前百，我没有他们的初始条件，甚至许多时候也没有他们的训练时长。也有许多大学同学比我先开始学习计算机、数学、天文地理理化生等各个科目，我在许多理论或高阶课上仰望过他们的积累。我在追赶他们。我坚信方法论的优势远大于时间的优势，我可以通过当下这套系统后来居上。“老师领进门，修行靠个人。”我会成为自己最好的老师。
附言：我在考取世界羽联一级教练执照的过程中。我考取这个执照的主要原因不是为了教学别人，而是更好地发展自己的模式，训练自己。此外，教练执照也可以让我更好地发展布朗羽毛球队的训练，但这相比于自己，是次要的目标。