你有没有想过一件事——

GPT-4o 为什么看起来越来越像“高智商的人”？

并不是它突然拥有了意识，也不是它生来就有“天赋”。

而是因为它不断汲取海量优质内容，这些内容来自世界上最聪明的大脑。

这让我不禁意识到：

人类的成长方式，其实和训练一个大模型惊人相似。

01 GPT 靠什么变聪明？

OpenAI、Gemini 等背后的大模型之所以越训越强，有几点秘诀：

  • 它们不刷八卦段子，不看无意义的碎片化信息。
  • 它们的训练数据来自上亿条“高质量”素材：开源代码、学术论文、经典著作、真实对话……
  • 开发者甚至邀请神经科学家、生物学家、哲学家等专家协助“标注”，确保内容准确可靠。

它们学习的是人类最优秀的语言表达、严谨的思辨逻辑、深邃的知识体系。

而这些，恰恰也是我们自己变得更聪明的关键。

02 大脑的“训练数据”有多重要？

同样，你每天喂给大脑的“输入”，决定了你能成长为什么样的人。

  • 如果你沉迷抖音、刷搞笑短片，那么你的大脑就像个只会讲段子的模型；
  • 如果你听张潇雨解构思维、读吴军剖析底层逻辑、学经济学、精读经典著作，那么你训练出的，就是一个善于推理、表达、打通知识脉络的“思考引擎”。

我也不是天赋异禀的那位，但我早早领悟到一句话：

Learn from the best。

从 2016 年起，我就把吴军的技术周期、薛兆丰的制度经济学、张潇雨的结构化思维、刘润的商业进化论，统统当成自己大脑的“核心训练集”。

03 大多数人成长为什么慢？

并非因为他们懒惰，而是：

一开始就“喂错”了训练集。

短视频刺激大脑的多巴胺，却无助于长期复利；综艺满足情绪，却不助逻辑深度。

你以为自己在“休闲娱乐”，其实是在训练一个只能“走马观花”、无法沉淀观点的低效模型。

04 我的「认知飞轮」长什么样？

下面是我这套「人类版 RLHF」的训练路径：

  1. 输入阶段：只看顶尖内容（《得到》、极客时间、优质播客、前沿论文）
  2. 提炼阶段：不盲搬原文，结构化总结，构建自己的知识图谱
  3. 输出阶段：在 X 上发思想、写频道文章，强迫自己表达清晰
  4. 反馈阶段：通过社群互动和复盘，修正表达、填补理解盲区

这条闭环，看似和强化学习（Reinforcement Learning）+ 人类反馈（Human Feedback）如出一辙；但它并非死记硬背，而是有意识地「训练自己」。

05 最后一点感悟

GPT 用海量 Token 变强，

我们则要用洞察力不断升级。

每天都在给自己「刷数据」，

只是大多数人还没意识到，

自己早已在无声无息中，

成为了自己大脑的「训练模型」。