大语言模型的诞生催生了两种不同的学习方法：
- 博士学习法：先学知识，再学习特定上下文场景。花费十年时间学习基础知识，然后从博士开始进入特定的专业场景继续研究。
- 黑客学习法：顺序正好倒过来，在特定上下文context中学习，借助推特和ChatGPT，学习上下文中概念知识。这种方法也被称为黑客学习法，或半路出家学习法，知识民主化。
1、传统学习方法 类似：先背诵字典中的所有解释，然后根据上下文定位所有解释中的一种，学习英语时也是这样，背诵常用英文单词，例如free这个词语有免费、自由几个解释，如果free出现在商品价格场景中，那么肯定是免费的意思；但是如果 出现哲学、思想场景中，就是自由的意思。
这种方法是因为还原论导致，如果我们要学习A+B=C这个知识，那么从原子最小单位开始学习，学习A、B、C是什么意思，什么含义，然后A+B=C组合在一起就应该知道了。 这种方法问题是：A和B是已知的，如果还有未知的Q、D等等呢？你是假设你已经知道大象是什么样的前提下，组织人员分别去摸大象的鼻子、大象的耳朵，而实际情况是，你只有摸了鼻子、耳朵、尾巴，才知道它是大象啊。
2、黑客学习法 大语言模型已经采取黑客学习法取得了成功，顺序是与传统学习法倒过来：在上下文中学习概念，不求这个概念名词的具体内容，而是记住它与哪些词语发生关联，这是一种代数思维。 例如上面盲人摸象中，当你摸了鼻子、耳朵、尾巴，建立了这些概念的关系，那么确定了一种上下文，在这种上下文场景下，长鼻子、尾巴、大耳朵是聚合在一起发生关系的，虽然你给它取名为“大象”其实已经不重要，因为如果遭遇到长鼻子词语，通过模式匹配，你可能推导出：大耳朵等概念。这就是大语言模型模式能够预测下一个单词的大概原理。
关键两点：
- 不要记住名词内部定义，而是记住名词之间关系，
- 关系是破解世界的密码（关系数据库），这是黑客之道。
“矩阵”一词流行说明说明“关系”重要性：
- 2024年《黑客帝国4 矩阵重启》，矩阵其实就是一种代数关系。
- 抖音很多网红靠矩阵营销爆红的，生成一百个相关的有关系的账号，谈类似话题，能在短时间迅速爆红，这其实是破解了抖音矩阵算法的，一种黑客营销。
人类可能早就存在这种学习法，就是那些半路出家的黑客、极客，他们因为没有遵循传统意义上学习路径，没有按部就班地读完大学、读完博士、进入科学家，发表科学论文，他们处于暗黑之处。 这个世界上除了博士 科学家以外，还有半路出家的黑客，未来可能是黑客的帝国，博士和科学家可能会被AI大语言模型替代，今天我们已经在见证黑客时代的开启。
当然，很多普通人会把黑客与窃取、投机取巧等贬义概念联系在一起，“黑客”好像成了贬义词，然后就有了“极客”这个词语，虽然更改了名称，但是却是破坏了“黑客”不走寻常路的特点，也忽视了知识获取学习不一定走正规道路，通过兴趣 爱好和好奇心，你会成为黑客，虽然没有明面上的名誉，不是博士、教授、科学家，人们不会将拯救人类的高尚荣誉归功于你，但是作为黑客，你的动机和追求不是这些，而是由下而上的内在动机。
总结 黑客学习法不是一知半解，不是半路出家、不是满瓶不动半瓶摇，是知识民主化的象征，如同扫除文盲一样重要。但是，很多人由于陷入传统知识获取场景，根本不知道有这种学习方法存在。
这种学习法肯定无法通过传统考试，他们会认为你基础知识不扎实，知识不全面。反驳：“知识全面”不是人，是“搜索、机器人”，正常人人只能知道在特定上下文下的知识。