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嗨，Reddit的网友们。我是一名想要提升技能的软件工程师，一直在探索不同的有效学习方式。有了像ChatGPT、Claude、Gemini这样由大型语言模型（LLM）驱动的工具，以及各种人工智能驱动的学习平台，感觉我们正在进入一个基于人工智能学习的新时代。这些工具在将复杂话题分解为简单术语、生成一些练习，甚至对我们的理解提供反馈方面看起来很有前景。但我想知道，这些工具到底有多有效呢？你们当中有没有人成功地使用人工智能工具来学习新技能、准备考试或者在职业生涯中提升自己？或者你们认为传统方法（书籍、课程、实践操作）仍然是最好的选择？很想听听你们的经验——哪些有用，哪些没用，以及人工智能是否可以被信赖为一种学习工具。期待你们的见解！

讨论总结

该讨论围绕基于LLM的学习是否有用展开。大家分享了自己使用LLM学习的经历和看法，包括在不同学科、工作任务中的应用，涉及与传统学习方法的比较、学习的有效性、LLM的局限性等多方面内容，整体氛围理性且包容了多种观点。

主要观点

  1. 👍 对于零基础的学科，传统学习资源很重要
    • 支持理由：从零开始学习时，难以察觉AI的幻觉，不利于基础理论学习，传统资源如网络上口碑好的现代资源能提供可靠基础
    • 反对声音：无
  2. 🔥 LLMs是优秀的学习工具，但存在不足
    • 正方观点：能快速得到答案节省时间，可帮助深入理解学习材料内容、判断自己是否学会，在一些任务上表现出色
    • 反方观点：存在错误信息，对于前端新手难以辨别不该做的事，目前还不能读写电路图
  3. 💡 掌握基础知识后利用LLM工具深入学习是有效的
    • 解释：如果缺乏基础知识来源时难以判断LLM工具内容的合法性，但有基础后其有助于深入学习
  4. 🤔 快速学习可使用LLMs，深入理解学习材料应采用传统方法
    • 解释：LLMs适合快速获取信息，但传统方法在深入理解方面更有优势
  5. 😎 LLM在有知识基础时对学习更有效
    • 解释：在熟悉领域LLM较有用，不熟悉领域结果不太可靠，它不能代替学习而是增强学习的工具

金句与有趣评论

  1. “😂 如果对学科一无所知，那么寻找一些传统的学习资源是很重要的。”
    • 亮点：明确指出零基础学习时传统资源的重要性。
  2. “🤔 LLMs are excellent learning tools.”
    • 亮点：简洁表明对LLMs作为学习工具的肯定态度。
  3. “👀 我有近30年软件开发经验，在进行全栈项目时，LLMs是很棒的学习工具，能快速得到答案节省时间。”
    • 亮点：以自身丰富经验来支撑LLMs在学习中的节省时间的优势。
  4. “😎 我会在创建项目时向大型语言模型寻求建议，但会遵循学习材料所涵盖的内容。”
    • 亮点：体现了在学习项目中合理利用LLMs的态度。
  5. “🤓 我制作了一个用于发现学习内容的应用，然后对它给出的每个事实进行谷歌搜索。”
    • 亮点：分享了一种独特的利用学习工具的方式。

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于LLM学习工具的有效性。支持的一方认为LLM能节省时间、在有知识基础上有助于深入学习、在一些任务上表现出色等；反对的一方则指出LLM存在错误信息、在缺乏基础知识时难以判断内容合法性、在某些领域如前端新手学习时存在误导等问题，这些不同的体验和认知导致了分歧。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何更好地结合LLM与传统学习方法，例如有人提到的RAG确保LLM回答真实性这种方式可能会被更多讨论。
  • 潜在影响：如果LLM在学习中的应用被广泛认可，可能会改变教育和学习的模式，传统学习资源的形式或许也会随之调整；若其局限性被更多关注，可能会促使LLM开发者改进技术以提高其在学习方面的有效性。

详细内容：

《关于基于 LLM 的学习是否真的有用的热门讨论》

在 Reddit 上，一篇题为“Is LLM based Learning Really Usefull?”的帖子引发了热烈讨论。这位自称软件工程师的发帖人表示正在探索有效学习的方式，提到了 LLM 工具如 ChatGPT 等在简化复杂话题、生成练习和提供理解反馈方面看似很有前景，但对其实际效果存在疑惑，想听听大家的经验。此贴获得了众多关注，评论数众多。

讨论焦点主要集中在 LLM 学习工具的有效性和适用场景。有人采取混合学习的方法，比如在有一定基础知识的情况下将 LLM 作为辅助；也有人在前端开发等领域使用 LLM 时遇到了一些问题，如新手难以判断建议的好坏，容易走弯路，但总体上认为能加快学习速度。

有用户分享道：“我已经写了近 30 年的软件，最近在做全栈项目。对于前端经验较少的我来说，LLM 是很棒的学习工具，能节省大量时间，但也存在一些不足。”

还有人认为，对于某些语言如 Python、Golang 等，LLM 表现不错，但对于像 React 这样更新较快的技术，其知识可能不够及时和准确。

有人说 LLM 与使用维基百科学习类似，可满足好奇心，但在实际应用场景中需谨慎。也有人表示 LLM 在总结文章方面表现出色，能大幅缩短学习时间。

在观点分析方面，有人认为 LLM 适合快速学习，传统方法适合深入理解；有人担心学习的可靠性；还有人认为应将 LLM 作为传统学习方法的补充，其无法替代自主学习和积累知识。

总之，关于 LLM 学习工具是否有用的讨论尚无定论，但大家普遍认为应根据具体需求和场景合理运用，以达到最佳的学习效果。