最近我在系统地研究一个播客主：Dwarkesh Patel。
如果你平时听播客或者关注 AI 圈，大概率最近在某个地方见过他的名字。他采访过的人包括 Mark Zuckerberg、Tony Blair、Marc Andreessen、Demis Hassabis、Andrej Karpathy 等一串顶级嘉宾。我一开始只是好奇：一个 20 多岁、没有大公司光环的人，怎么可以约到这些 AI 圈的顶级大佬？
往下挖之后，我发现他背后有一套非常有效的「学习和准备方法论」。其中一篇叫做《The Dwarkesh Method: Deep Preparation Beats Platform Volume》 的文章，把他的思路解释得非常清楚——文章本身则是基于他和 Every.to 创始人 Dan Shipper 的一次访谈整理出来的。
在那次访谈里，Dwarkesh 详细讲了他是如何把 AI 工具融入到自己的学习过程，让 AI 真正变成学习的加速器，而不是一个新鲜玩具。
作为一个从后端工程师转到要带人的管理者，我也一直在思考一个问题：**在信息越来越多的情况下，怎么保证自己还有真正“学进去”的能力？**这篇文章，是我对 Dwarkesh 学习方法的一次整理，也是在给自己搭一个可以复用的学习框架，也希望它可以对你有一些参考价值。
核心理念：用“网络质量关系”对抗“平台式交易”
第一次读《The Dwarkesh Method》时，我被里面两个概念卡住了：
- network‑quality relationships（网络质量关系）
- platform transactions（平台式交易）
后来我发现，这两个概念基本上就是他整套方法的内核。
如果用一个程序员/工程师比较熟悉的比喻：
- 平台式交易：像是疯狂收藏 GitHub 仓库、公众号文章、知乎回答 —— 数量巨大，但很少真正深入，用完即走。（read it later, never read it）
- 网络质量关系：更像是你长期维护的几个核心项目/合作伙伴 —— 投入多、节奏慢，但彼此之间有信任，也会产生复利。
放在学习上，平台式交易就是我们经常干的那件事：“看过很多，想不起什么”；网络质量关系则是：愿意和少量重要的书、论文、作者，建立长期的「往返关系」，持续投入时间和注意力。
Dwarkesh 的方法，可以理解为：
用极度深入的准备，去构建一小撮高质量的“知识关系”和“人物关系”，而不是追求内容的数量。
AI 如何将学习效率提升 10 倍
如果说深度准备是心法，那么 AI 就是他修炼这套心法的利器。Dwarkesh 将大型语言模型（特别是 Claude）融入了他的学习流程，极大地提升了信息处理和知识内化的效率。
1. AI 是“可对话的书架”，实现深度解构与重建
传统的阅读是被动的。而 Dwarkesh 把 AI 变成了“可以追问的书”。他会把整本书、多篇论文或复杂的资料上传给 Claude，然后像与作者本人对话一样，不断追问、深挖其中的核心概念。
他的流程大概是这样：
- 把一本书、几篇论文或一堆材料丢给 LLM（他常用的是 Claude）
- 然后假装作者坐在对面，围绕每一章不停地问：
- 这段想表达的核心是什么？
- 和上一章的关系是什么？
- 如果我要反对这个观点，有哪些角度？
这样的阅读方式有几个好处：
- 不懂就即时追问，用自己的语言再解释一遍
- 把相近概念拉出来对比，避免只记一个模糊印象
- 主动让 AI 站在“唱反调”的角度，帮自己做一次轻量的反驳
这不仅仅是阅读，而是一个主动的、实时的知识解构与重建过程，强迫自己更深入地思考。对我来说，这种方式有点像把「一次性通读」改成了「不断 review 和 refactor」：每一章都要被质询、拆解、再组织一遍。
2. AI 是“记忆加速器”，用间隔重复对抗遗忘
“读过就忘”是学习最大的敌人。
我自己的体验是：看的时候觉得很好，合上书就只剩下两个形容词——“有启发”、“有帮助”。
受研究员 Andy Matuschak 的启发，Dwarkesh 成为“间隔重复记忆法”（Spaced Repetition）的坚定拥护者。他利用 AI 将阅读过的核心内容，快速生成精炼的抽认卡（Flashcards）。
- 读完一章内容，让 AI 帮你抽取 10–20 个关键问题
- 每个问题都有一个简短、明确的答案，可以塞进 Anki、RemNote、Obsidian 等工具
- 后续按照间隔重复的算法定期复习
这相当于把一本厚书，拆成很多「最小可记忆单元」，然后用系统来帮你维护「知识缓存」。长期下来，新知识不再只是一次性消费，而是会变成你后续思考的基础设施。
3. AI 是“世界观连接器”，将知识织成网络
孤立的知识点是脆弱的。Dwarkesh 强调，学习的最终目的是要将新的信息融入自己已有的世界观。他会从一个概念或一本传记入手，然后利用 AI 的语境扩展能力，不断追问：
- “这个观点如何与 X 领域（如历史、经济学）的理论联系起来？”
- “这个技术决策背后反映了怎样的商业思考？”
这种“系统性思维”的训练，能将点状的信息编织成一张理解世界的认知网络。知识不再是孤立的，而是成为了解释和预测世界的框架，这正是深度理解的标志。
对我来说，Dwarkesh 的方法不是一个「一学就能复制」的模板，更像是一种提醒：
在信息越来越多、工具越来越强的时代，深度准备这件事本身，反而变得更有价值。
Dwarkesh 的学习方法论：
（这几条主要来自《The Dwarkesh Method》那篇文章，我在原文基础上做了一些整理和概括。）
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极度深入的准备 (Deep Preparation)：这是他最核心的价值。为了采访 DeepMind 的 CEO，他会花费数周时间阅读该公司过去几年的大部分论文，并咨询十几位人工智能研究员。这种准备让他能提出嘉宾都未曾听过的新颖问题。像 Patrick Collison 这样的嘉宾之所以愿意接受采访，是因为他们相信 Patel 的深度准备能保证这次对话是值得的。这正是从“交易”思维转向“关系”思维的典型表现。
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构建信任与网络效应 (Building Trust & Network Effects)：他的第一位嘉宾是经济学教授 Bryan Caplan，由于对访谈质量非常满意，Caplan 将他推荐给了另一位知名经济学家 Tyler Cowen，从而开启了网络效应。顶级嘉宾（如马克·扎克伯格、Demis Hassabis）之所以愿意接受他的采访，是因为他的深度准备保证了对话的质量和价值，不会浪费他们宝贵的时间。
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质量优先于数量 (Quality over Volume)：在一个播客数量超过500万的世界里，Dwarkesh 认为数量是信任的敌人。他专注于创造具有高信息密度和思想深度的内容，而非追求更新频率。
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挖掘原创思想与系统性思维 (Uncovering Original Thinking & Systems Thinking)：他擅长识别并引导嘉宾分享他们的原创思想。同时，他具备系统性思维，能够理解不同知识领域之间的关联，尤其是在探讨像人工智能这样复杂且影响深远的话题时。
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拥抱先进的学习工具与技术：Patel 不仅是努力，更是聪明地学习。他积极拥抱 AI 工具（如 LLMs）来帮助自己快速阅读、消化和整合海量信息。同时，他深受研究员 Andy Matuschak 的启发，广泛使用“间隔重复”(Spaced Repetition) 记忆法来巩固知识，确保长期记忆效果。
我的行动清单：如何应用 Dwarkesh 学习法？
综合 Dwarkesh 的理念与实践，我尝试为自己整理了一份可以试一试的操作步骤：
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选择一本难啃但重要的书
- 标准：和你未来 1–3 年的工作/决策高度相关，而不是朋友圈最热门的那本
- 最小行动：选定后，先只上传前 1–2 章给 Claude，做一次「对话式阅读」小实验
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生成抽认卡
- 最小行动：每章不超过 10 张卡片，否则你会很快放弃
- 工具无所谓，Anki / Notion / Obsidian / 飞书表格都可以，关键是能每天刷 5–10 分钟
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练习“追问”：在学习新知识后，主动向 AI 提问：“这个观点如何影响我对 Y 的看法？”或者“它与我之前了解的 Z 有什么矛盾之处？”，刻意训练知识的迁移和整合能力。
Dwarkesh 的方法，本质上是用深度准备的“慢”功夫，构建起坚实的信任和理解基础，再用 AI 工具的“快”效率，打破信息处理的瓶颈。这套组合拳，或许能帮助我们每个人在信息过载的时代，重新夺回学习的主动权。