lz是物理学院的某大龄博士生，因为刚接触科研时各类AI软件还不成熟，再加上学科里很多基础文献需要结合推导，所以本人精读文献基本都是边读边查词（有道划词）边划，偶尔在本子上做一些记录和推导；一开始确实比较痛苦，不过后面读得多了速度明显能快起来。当然略读就是用截屏翻译看下大概在干啥，再看看各个图表和结论，快速水过去~ 

我本人这两年也尝试在读不懂一些段落时，用过AI软件辅助理解。可是感觉它只能给我一些理解的思路，具体怎么理解还是需要自己来想、来看。因此，我一直对AI的理解能力存在疑虑，再加上之前的习惯，本人精读文献还是保持了一贯的老土作风。

不过最近和几个低年级的师弟交流，有点打破认知。他们读文献基本是整个PDF喂到AI里面，自动翻译并生成思维导图，然后就关注的点来具体向AI提问。有一个师弟最狠，同时开了几个方向的调研，每次讲报告能讲好多文献，各种名词满天飞。虽然有时候别人问一些文献里的具体问题、基本的物理图像他也答不上来（或者说，只能用描述性的语言回答），但因为lz做的方向和他不一样，所以也很难判断他对这些知识到底理解多少。

就我自己的经验而言，在科研起步阶段如果不作大量推导和思考，是很难从文献中提取出具体、正确的图像和理解的，当然这个过程本身是很痛苦的。但现在AI居然能直接把他的理解和图像告诉你，这里面的可信度有多少，又损失掉了多少细节和信息呢？但转念一想，我有这种想法是不是一种路径依赖——甚至自我欺骗呢？因为我越过了这个痛苦的过程而“领悟”了一些知识，所以就竭尽全力地为这一过程辩护，而对科技的客观进步加以否定呢？就像每一次科技革命时那些被淘汰掉的守旧派一样。

看网上这方面的讨论很少，特发来看看大家的看法。想问问大家如何看到。大家在AI时代前后读文献的习惯有没有改变，个人体验如何呢？另外，大家认为在AI时代，是全把文献交给AI好，还是部分不重要的略读工作交给AI（提升效率、覆盖广度）、重要的精读文献自己读（保证理解的深度）这种模式好呢？

确实很困惑~ 期待大家的讨论~~~

费曼去世之前接受过一个长采访，做了个纪录片，其中谈到了他对理解的理解，你可以搜一下，可能有启发

vegetablexad (jerry9981) 在 ta 的帖子中提到：

lz是物理学院的某大龄博士生，因为刚接触科研时各类AI软件还不成熟，再加上学科里很多基础文献需要结合推导，所以本人精读文献基本都是边读边查词（有道划词）边划，偶尔在本子上做一些记录和推导；一开始确实比较痛苦，不过后面读得多了速度明显能快起来。当然略读就是用截屏翻译看下大概在干啥，再看看各个图表和结论，快速水过去~ 

我本人这两年也尝试在读不懂一些段落时，用过AI软件辅助理解。可是感觉它只能给我一些理解的思路，具体怎么理解还是需要自己来想、来看。因此，我一直对AI的理解能力存在疑虑，再加上之前的习惯，本人精读文献还是保持了一贯的老土作风。

不过最近和几个低年级的师弟交流，有点打破认知。他们读文献基本是整个PDF喂到AI里面，自动翻译并生成思维导图，然后就关注的点来具体向AI提问。有一个师弟最狠，同时开了几个方向的调研，每次讲报告能讲好多文献，各种名词满天飞。虽然有时候别人问一些文献里的具体问题、基本的物理图像他也答不上来（或者说，只能用描述性的语言回答），但因为lz做的方向和他不一样，所以也很难判断他对这些知识到底理解多少。

……

诶，有趣！方便说说大概讲了啥吗~ 

WekFer (芒果：欢迎来 Story 版玩耍~) 在 ta 的帖子中提到：

费曼去世之前接受过一个长采访，做了个纪录片，其中谈到了他对理解的理解，你可以搜一下，可能有启发

BBC《Horizon》在 1981 年对费曼做的一次长访，片名 The Pleasure of Finding Things Out，讲知道名字!=真的理解

vegetablexad (jerry9981) 在 ta 的帖子中提到：

诶，有趣！方便说说大概讲了啥吗~ 

只依靠AI是傻子，借助AI是聪明人，独立思考，举一反三，原创性强是高人！

vegetablexad (jerry9981) 在 ta 的帖子中提到：

lz是物理学院的某大龄博士生，因为刚接触科研时各类AI软件还不成熟，再加上学科里很多基础文献需要结合推导，所以本人精读文献基本都是边读边查词（有道划词）边划，偶尔在本子上做一些记录和推导；一开始确实比较痛苦，不过后面读得多了速度明显能快起来。当然略读就是用截屏翻译看下大概在干啥，再看看各个图表和结论，快速水过去~ 

我本人这两年也尝试在读不懂一些段落时，用过AI软件辅助理解。可是感觉它只能给我一些理解的思路，具体怎么理解还是需要自己来想、来看。因此，我一直对AI的理解能力存在疑虑，再加上之前的习惯，本人精读文献还是保持了一贯的老土作风。

不过最近和几个低年级的师弟交流，有点打破认知。他们读文献基本是整个PDF喂到AI里面，自动翻译并生成思维导图，然后就关注的点来具体向AI提问。有一个师弟最狠，同时开了几个方向的调研，每次讲报告能讲好多文献，各种名词满天飞。虽然有时候别人问一些文献里的具体问题、基本的物理图像他也答不上来（或者说，只能用描述性的语言回答），但因为lz做的方向和他不一样，所以也很难判断他对这些知识到底理解多少。

……

B站搜费曼 理解

vegetablexad (jerry9981) 在 ta 的帖子中提到：

诶，有趣！方便说说大概讲了啥吗~ 

费曼在1981年接受BBC纪录片《发现的乐趣》（*The Pleasure of Finding Things Out*）的长采访中，深入阐述了他对「理解」的独特见解。以下是其核心观点的概括：

### 一、**理解的本质：超越名称的深层认知**

费曼以父亲的教育方式为例，强调「知道名称」与「真正理解」的本质区别。当其他孩子炫耀鸟的学名时，父亲引导他观察鸟的行为、习性，而非死记名称。他指出，科学理解需要穿透语言标签，直达现象背后的机制。例如，解释冰面易滑倒时，他不仅描述摩擦力的概念，更追溯到原子层面的电磁相互作用。这种思维方式与他后来提出的「费曼学习法」一脉相承——**真正的理解是能用最朴素的语言向他人解释复杂概念**。

### 二、**科学理解的层次与局限性**

费曼认为，科学理解是一个**分层级的动态过程**。他将知识体系比作「神明下棋的规则」，人类通过观察现象推测规则，但永远无法穷举所有可能性。例如，热现象可简化为原子振动，但具体到冰川形成或风暴演化时，需结合更高层次的模型（如热力学、流体力学），而不必每次都回溯到量子力学基础。他强调，这种分层理解并非妥协，而是科学实践的必然——**不同层次的理论在各自范围内有效，且能相互印证**。

同时，他坦诚科学的局限性：「我们对世界的理解只是局部的、暂时的。」例如，惯性定律描述物体运动，但无法解释「为何物体会保持运动」。这种对未知的敬畏，与他对伪科学的批判形成鲜明对比——后者往往用模糊的术语掩盖无知，而科学则承认「不知道」并继续探索。

### 三、**理解的动力：好奇心与探索的乐趣**

费曼反复强调，科学研究的核心驱动力是**纯粹的好奇心**，而非功利目标。他以研究飞盘旋转为例：最初只是出于好玩，却意外发现其与电子自旋的关联，最终推动量子电动力学的突破。在他看来，诺贝尔奖等荣誉只是「副产品」，真正的奖励是「弄清事物本质的喜悦」和「发现自己的研究被他人应用」。这种态度贯穿他对科学的定义：**科学是一场永无止境的探索游戏，乐趣在于过程而非终点**。

### 四、**理解的方法：怀疑、验证与诚实**

费曼将科学方法提炼为「怀疑、实验、修正」的循环。他批评「货物崇拜科学」——仅模仿科学的形式（如数据收集），却忽视其内核（如可重复性、控制变量）。例如，密立根油滴实验因忽略空气粘度误差得出错误结果，但后续研究者因「不愿挑战权威」而长期延续偏差，这正是缺乏科学诚信的典型案例。他强调：**诚实是科学的基石，研究者必须直面矛盾数据，而非选择性呈现有利证据**。

此外，他主张**跨学科的思维融合**。例如，在解释花的美时，他既欣赏其视觉形态，也分析细胞结构和昆虫授粉的进化逻辑，认为科学知识能「增加而非减少事物的神秘感」。这种「科学与人文互补」的视角，打破了公众对科学家「冰冷理性」的刻板印象。

### 五、**理解的哲学：谦逊与开放**

面对「是否存在终极理论」的追问，费曼拒绝预设答案。他认为，真理可能像洋葱一样「有无数层」，也可能是一个简洁的公式，但无论如何，**探索本身比答案更重要**。他尤其警惕意识形态对科学的干预，指出科学结论应基于证据而非信仰，正如他在挑战者号事故调查中坚持用实验揭示O型环失效的物理机制，而非屈从于NASA的官僚解释。

总结来看，费曼对「理解」的诠释，本质上是**科学精神的浓缩**：以好奇心为动力，以怀疑为武器，以实验为准则，在分层理解中逼近真相，同时保持对未知的谦逊。这种思维方式不仅适用于科学研究，也为普通人提供了一种认识世界的方法论——**真正的理解，始于承认自己的无知，并永远保持探索的热情**。

vegetablexad (jerry9981) 在 ta 的帖子中提到：

诶，有趣！方便说说大概讲了啥吗~ 

但是费曼的这些经验也并非“万金油”...

必须警惕将其乱涂乱抹，特别是在基础教育领域...

美国是“发现教学法”的源起之地，布鲁纳是较早的提出者...

与费曼不同，布鲁纳还强调科学是一个系统...

由他提出的“发现教学法”，首先必须为学习者建立一个对科学系统的认知...

此时，学习者对于科学系统是没有任何“理解”的，只有被动接受...

学习者通过“发现”去“理解”以至于“建构”这个系统...

而费曼的学习法，则是撤去了布鲁纳前置的认识系统的环节...

这种“改良”的“发现教学法”在美国曾经非常流行，然而其实效率极低...

如今已变质为美国公立学校将难以管束的学生“束缚”在学校的主要手段...

在美国以外，则是在维果斯基（苏联）“邻近发展区”理论之上实践了“支架式教学”...

国内，在数学教学领域，通过青浦实验，提出并验证了“变式教学”...

如今，“发现式教学”只是一个看起来很美的东西...

只有在教学比赛这类华而不实的活动中，人们才可能真地使用它...

bbsgusto (马尔萨猫头鹰) 在 ta 的帖子中提到：

费曼在1981年接受BBC纪录片《发现的乐趣》（*The Pleasure of Finding Things Out*）的长采访中，深入阐述了他对「理解」的独特见解。以下是其核心观点的概括：

### 一、**理解的本质：超越名称的深层认知**

费曼以父亲的教育方式为例，强调「知道名称」与「真正理解」的本质区别。当其他孩子炫耀鸟的学名时，父亲引导他观察鸟的行为、习性，而非死记名称。他指出，科学理解需要穿透语言标签，直达现象背后的机制。例如，解释冰面易滑倒时，他不仅描述摩擦力的概念，更追溯到原子层面的电磁相互作用。这种思维方式与他后来提出的「费曼学习法」一脉相承——**真正的理解是能用最朴素的语言向他人解释复杂概念**。

……

猪～会乱用搭的也是傻雕的城堡～根基不稳～这个和AI阅读是一样的～人类阅读和学习的过程是将知识输入脑中的过程～没了这个过程，对于结论性的输入，人类是要加入一个“可信度”的～类似这个帖子的主题背后的原因～同时缺少阅读的过程，也会失去输入知识的机会～因此这种状态“草包化”与“瞎JB讲话”的状态才是要命的～高阶玩法必然建立在扎实的阅读之上～之前实验室的沟通经验：普遍看见自己沟通文本字多就懒得看了～还要被唸字太多～都希望用一句概括表达～为什么开始用AI读文献还不是因为自己不想看～

以及费曼是一位重要的教育大师～有一份证据说一分话～有过虔诚阅读积累的话题再出来讲话～猪你要自己在认真读过后再输出～不然你和AI给的“深度思考”也没什么区别了～

最后也是得吐槽下目前市场流通简中版本的费曼物理～应烧尽烧～

lea (无爱即无忧) 在 ta 的帖子中提到：

但是费曼的这些经验也并非“万金油”...

必须警惕将其乱涂乱抹，特别是在基础教育领域...

美国是“发现教学法”的源起之地，布鲁纳是较早的提出者...

……

如果系统读过英版物理教材 (至少一个版本) ～可以把AI当作快速线索提供引擎～摸这线索去Wiki～

如果阅读不足～先读完必读再玩飘儿～

vegetablexad (jerry9981) 在 ta 的帖子中提到：

lz是物理学院的某大龄博士生，因为刚接触科研时各类AI软件还不成熟，再加上学科里很多基础文献需要结合推导，所以本人精读文献基本都是边读边查词（有道划词）边划，偶尔在本子上做一些记录和推导；一开始确实比较痛苦，不过后面读得多了速度明显能快起来。当然略读就是用截屏翻译看下大概在干啥，再看看各个图表和结论，快速水过去~ 

我本人这两年也尝试在读不懂一些段落时，用过AI软件辅助理解。可是感觉它只能给我一些理解的思路，具体怎么理解还是需要自己来想、来看。因此，我一直对AI的理解能力存在疑虑，再加上之前的习惯，本人精读文献还是保持了一贯的老土作风。

不过最近和几个低年级的师弟交流，有点打破认知。他们读文献基本是整个PDF喂到AI里面，自动翻译并生成思维导图，然后就关注的点来具体向AI提问。有一个师弟最狠，同时开了几个方向的调研，每次讲报告能讲好多文献，各种名词满天飞。虽然有时候别人问一些文献里的具体问题、基本的物理图像他也答不上来（或者说，只能用描述性的语言回答），但因为lz做的方向和他不一样，所以也很难判断他对这些知识到底理解多少。

……

我认为我讲的没任何不妥...

费曼鼓励发现理解，并以自己小时候父亲如何教育他为例...

但是我们不可能对所有小孩子都如此，即使是对成年人亦如此...

钱学森还对普通人学不会微积分不以为然呢，大家置之一笑...

前不久，还有张朝阳说每天只睡四五个小时足矣...

说到底，所有的经验或理论都只适合它所适合的对象和情况...

这虽然是句废话，但它是真理，真理往往都是废话...

GenCross (GenCross) 在 ta 的帖子中提到：

猪～会乱用搭的也是傻雕的城堡～根基不稳～这个和AI阅读是一样的～人类阅读和学习的过程是将知识输入脑中的过程～没了这个过程，对于结论性的输入，人类是要加入一个“可信度”的～类似这个帖子的主题背后的原因～同时缺少阅读的过程，也会失去输入知识的机会～因此这种状态“草包化”与“瞎JB讲话”的状态才是要命的～高阶玩法必然建立在扎实的阅读之上～之前实验室的沟通经验：普遍看见自己沟通文本字多就懒得看了～还要被唸字太多～都希望用一句概括表达～为什么开始用AI读文献还不是因为自己不想看～

以及费曼是一位重要的教育大师～有一份证据说一分话～有过虔诚阅读积累的话题再出来讲话～猪你要自己在认真读过后再输出～不然你和AI给的“深度思考”也没什么区别了～

最后也是得吐槽下目前市场流通简中版本的费曼物理～应烧尽烧～

呆子～这里聊的是成人话题～对于大部分孩子而言阅读就是在玩飘儿～他们只适合去博物馆或者实地切实感受～

以及钱学森的目标是达成工程目标～他当然会不以为然～并且工作生活用不上微积分的主确实没什么必要～但lz写式子都需要正确书写～

lea (无爱即无忧) 在 ta 的帖子中提到：

我认为我讲的没任何不妥...

费曼鼓励发现理解，并以自己小时候父亲如何教育他为例...

但是我们不可能对所有小孩子都如此，即使是对成年人亦如此...

……

不同的人有不同的需求，尤其现代论文，有些人看全文论证，也没有看明白，结论倒是很简短明了，这样的人适合用AI看论文，因为他无力判断结论可信度，只要不耽误实用，记住结论就可以了；有的人看论证过程，但结论他也是信的，这个看不看论证过程都可以；第三种能从论证过程发现方法过程各种漏洞的，所以结论有可信度，甚至可以自己推导优化结论或者推翻结论，这类人是一定要看全著作的，可惜这类型的人太少。

人的阅读量终究是有限的，即使第三种人也看不了多少著作，天才不跟你拼阅读量的。对于前两种人，不得不考虑效率，他们要是都全读，也读不了多少著作的，但是还想产出一些衍生品，你说他们怎么读比较合算。

理想很丰满，现实很骨感：）

GenCross (GenCross) 在 ta 的帖子中提到：

猪～会乱用搭的也是傻雕的城堡～根基不稳～这个和AI阅读是一样的～人类阅读和学习的过程是将知识输入脑中的过程～没了这个过程，对于结论性的输入，人类是要加入一个“可信度”的～类似这个帖子的主题背后的原因～同时缺少阅读的过程，也会失去输入知识的机会～因此这种状态“草包化”与“瞎JB讲话”的状态才是要命的～高阶玩法必然建立在扎实的阅读之上～之前实验室的沟通经验：普遍看见自己沟通文本字多就懒得看了～还要被唸字太多～都希望用一句概括表达～为什么开始用AI读文献还不是因为自己不想看～

以及费曼是一位重要的教育大师～有一份证据说一分话～有过虔诚阅读积累的话题再出来讲话～猪你要自己在认真读过后再输出～不然你和AI给的“深度思考”也没什么区别了～

最后也是得吐槽下目前市场流通简中版本的费曼物理～应烧尽烧～

你中西阅读都感觉痛～出来干嘛～物理在您全能的智慧里也融会贯通吗？～

一分天才～九十九分的努力～一分天才见天放牛只能是养牛奇才～

micoloveu (一点爱) 在 ta 的帖子中提到：

不同的人有不同的需求，尤其现代论文，有些人看全文论证，也没有看明白，结论倒是很简短明了，这样的人适合用AI看论文，因为他无力判断结论可信度，只要不耽误实用，记住结论就可以了；有的人看论证过程，但结论他也是信的，这个看不看论证过程都可以；第三种能从论证过程发现方法过程各种漏洞的，所以结论有可信度，甚至可以自己推导优化结论或者推翻结论，这类人是一定要看全著作的，可惜这类型的人太少。

人的阅读量终究是有限的，即使第三种人也看不了多少著作，天才不跟你拼阅读量的。对于前两种人，不得不考虑效率，他们要是都全读，也读不了多少著作的，但是还想产出一些衍生品，你说他们怎么读比较合算。

理想很丰满，现实很骨感：）

这个是对的，必须有一定量的阅读做基础，否则结论都不明白的。

GenCross (GenCross) 在 ta 的帖子中提到：

如果系统读过英版物理教材 (至少一个版本) ～可以把AI当作快速线索提供引擎～摸这线索去Wiki～

如果阅读不足～先读完必读再玩飘儿～

成年人??...我是干什么，你应该清楚吧...

我这么多年来形成的重要经验，就是成人在认知和学习上还不如孩子...

就以贵站为例，我不认为站上这些人只是素质低才闹出这么多事儿...

以前是在校生为主，现在是毕业生为主，还有社会闲杂...

所以过不去阅读理解关的人就明显多了，自己算不算其中一个，自己有数吧...

GenCross (GenCross) 在 ta 的帖子中提到：

呆子～这里聊的是成人话题～对于大部分孩子而言阅读就是在玩飘儿～他们只适合去博物馆或者实地切实感受～

不能，但是刻在欧洲对撞机办公处的那些公式，还是需要注意一下的。

GenCross (GenCross) 在 ta 的帖子中提到：

你中西阅读都感觉痛～出来干嘛～物理在您全能的智慧里也融会贯通吗？～

哦～您既然了解公式修正，整型，与镶嵌请展开讲解需要“注意一下”的是什么？～我等愚钝～

micoloveu (一点爱) 在 ta 的帖子中提到：

不能，但是刻在欧洲对撞机办公处的那些公式，还是需要注意一下的。

只是读了一些相关简述，既不懂论证过程，也不懂如何应用，纯粹出于人类文明成果的敬意。那些公式本身并不复杂：）

GenCross (GenCross) 在 ta 的帖子中提到：

哦～您既然了解公式修正，整型，与镶嵌请展开讲解需要“注意一下”的是什么？～我等愚钝～

有方向的努力和没方向的乱撞，不一样...

刚刚本年的诺奖颁出来了...

你有没有这样的感觉，就是诺奖对于有方向而进取的和有前瞻而探索的肯定越来越少了...

往往是20年后才放响的马后炮，搁在当年却是颗无厘头...

GenCross (GenCross) 在 ta 的帖子中提到：

你中西阅读都感觉痛～出来干嘛～物理在您全能的智慧里也融会贯通吗？～

一分天才～九十九分的努力～一分天才见天放牛只能是养牛奇才～