這週主講兩個點，一個是「為什麼用AI總結內容對於學習幫助不大」，第二個便是延伸「如何用好 AI 來進行閱讀」。
謝謝分享，文中各個「比喻」很到位！
耶～
基本上同意這篇的論點，我其實從一開始就不太有興趣討論 AI 工具，也樂見知識倉鼠朝著這個方向前進。
我也發現拿 LLM 當作輔助的工具、譬如從不同角度問問題、提供更多元的視角去想事情，避免自己陷入盲點，是很有用的事情，畢竟人類的思考盲區非常大。
但如果照單全收真的就跟上速成班的心態沒兩樣，要不學到廢話、要不學到錯誤資訊，被「濃縮」掉的資訊可能還會讓整個知識變味。
然後我也對 LLM = AI 這件事情感到厭倦了。
感謝回饋！
好幾次在寫時我也在想到底寫 LLM 好還是 AI 好，也會怕讀者會不會看不懂 LLM。
不過現在看應該是不太需要擔心這件事，我之後撰寫也會更明確區分兩者，畢竟 LLM 只是 AI 的一部分分支而已不能代表整個 AI。
對冗餘的討論相當有啟發。非常感謝！
也感謝啟樺的回饋！
有回饋我才知道文章對於讀者們的感受如何～
謝謝分享，文中各個「比喻」很到位！
耶～
基本上同意這篇的論點，我其實從一開始就不太有興趣討論 AI 工具，也樂見知識倉鼠朝著這個方向前進。
我也發現拿 LLM 當作輔助的工具、譬如從不同角度問問題、提供更多元的視角去想事情，避免自己陷入盲點，是很有用的事情，畢竟人類的思考盲區非常大。
但如果照單全收真的就跟上速成班的心態沒兩樣，要不學到廢話、要不學到錯誤資訊，被「濃縮」掉的資訊可能還會讓整個知識變味。
然後我也對 LLM = AI 這件事情感到厭倦了。
感謝回饋！
好幾次在寫時我也在想到底寫 LLM 好還是 AI 好，也會怕讀者會不會看不懂 LLM。
不過現在看應該是不太需要擔心這件事，我之後撰寫也會更明確區分兩者，畢竟 LLM 只是 AI 的一部分分支而已不能代表整個 AI。
對冗餘的討論相當有啟發。非常感謝！
也感謝啟樺的回饋！
有回饋我才知道文章對於讀者們的感受如何～