我也想“記住讀過的一切”，直到我看了這條千萬熱度的視頻

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如果能“記住你讀過的一切”，生活會變成什么樣？

想象一下： 你看過的每一本書、每一篇 AI 教程、甚至隨手刷到的每一個工具技巧，都能像刻在腦子里一樣，隨時隨地都能調出來用。

這聽起來是不是太完美了？

Youtube 上有條視頻就以此為題——《How to Remember Everything You Read》（如何記住你讀過的一切）。

這條視頻非常火，狂砍 850 萬播放 40 萬贊，在 X（推特）上更是引發了千萬級的討論。

圖：Twitter 閱讀過千萬

作為一名每天都要攝入海量信息的“AI 博主”，這個標題對我誘惑太大了。

但我點進去看完才發現，主講人 Justin Sung 給出的答案，完全顛覆了我的認知。

他首先問了一個扎心的問題：“你為什么想要記住一切？是為了像硬盤一樣存儲，還是為了像 CPU 一樣處理？”

我們以前總覺得，記得越多越牛。

收藏了 DeepSeek 的教程，轉發了 chatgpt 的玩法，就以為自己學會了。

但現實是：我們的大腦在瘋狂“消費”信息，卻從來沒有“消化”它們。

就像吃自助餐，吃得越快，吐（忘）得越快。

圖：閱讀兩階段：消費與消化

為了真正解決這個問題，Justin 提出了一套名為 PACER 的系統。

今天，我就結合咱們普通人學 AI 的場景，把這套紅遍全網的方法“翻譯”給你聽。

01 重新定義目標：我們真的需要“記住一切”嗎？

視頻里舉了個極端的例子： 世界上真有能“記住一切”的人，比如“雨人”原型 Kim Peak。

他能背下 1.2 萬本書，連標點符號都不差。

圖：Kim Peak 原型電影《雨人》

但結果呢？

在處理復雜問題時，他反而不如普通人。

因為他的大腦塞滿了“死數據”，沒有空間去“思考”（或推理））了。

這給我們普通人一個巨大的解脫：所謂的“記住一切”，并不是要把腦子變成百度百科。

尤其在 AI 時代，你記性再好，也好不過 Kimi，快不過 GPT。

真正的“記住”，是指記住那些能幫你解決問題的東西。

而 PACER 系統的核心邏輯就是：不要對所有信息一視同仁。

02 PACER：給你的大腦裝一個“信息過濾器”

PACER 是 5 個英文單詞的首字母縮寫。

簡單來說，它把我們在互聯網上看到的所有亂七八糟的信息，分成了 5 種特定的類型。

圖：PACER 學習法

為什么要分類？因為不同類型的肉，烹飪方法不一樣。

信息也一樣： 有的信息需要練（比如教程），有的信息需要懂（比如原理），而有的信息只需要存（比如數據）。

如果我們用背古詩的方法去學 AI 軟件操作，那肯定會痛苦且低效。

下面，我們就來看看這 5 類信息，到底該怎么“吃”。

? P - Procedural (程序性信息)

圖：程序性信息

“那些教你怎么動手的步驟”

這一類就是那些手把手教你操作的教程、SOP、流程圖。

比如我最近寫了很多這樣的文章：

怎么記住？

別做筆記，直接玩！

看到這種教程，千萬別拿小本本抄步驟！ 這是最笨的辦法。

你抄得再整齊，軟件界面一改版，全廢了。

正確做法： 馬上打開軟件，跟著教程試玩一把。

只要你親手去試了試，身體的肌肉記憶會比腦子記得更牢。

只看不練，等于白看。

A - Analogous (類比性信息)

圖：類比性信息

“那些像你已知事物的概念”

那些能和你已有經驗掛鉤的新知識，就是這一類。

比如：

當你聽說 AI 有了“聯網搜索”功能。

當你聽說 DeepSeek 推出了“深度思考（R1）”模式。

這樣的知識，別去死記硬背技術定義。試著找個替身：

聯網功能像什么？就像給 AI “配了個會用百度的實習生”，它不再瞎編，而是會查資料了。

深度思考像什么？就像學生“在草稿紙上演算”，雖然慢，但做數學題更準了。

一旦你找到了這個“替身”，這個知識點就“焊”在你腦子里了。

C - Conceptual (概念性信息)

圖：概念性信息

“那些解釋底層邏輯的理論”

這是什么： 解釋“為什么”、“是什么”的理論知識。

比如：

為什么 AI 經常一本正經地胡說八道（幻覺）？

為什么 AI 生成的手指有時候是 6 根？

這種理論最容易忘。

Justin 建議，不要寫線性筆記，要畫圖。

比如理解“幻覺”，你在腦子里畫張圖：AI 其實就是一個“超級版手機輸入法”。

它不是真懂，只是在猜下一個字。既然是猜，肯定會猜錯。

懂了這個邏輯圖，下次 AI 犯錯，你就全明白了。

E - Evidence (證據性信息)

圖：證據性及參考性信息

“那些用來證明觀點的具體數據”

新聞里的跑分、具體的日期、具體的準確率數字。

新聞說“DeepSeek V3.2 在數學考試中考了 XX 分”。

“Sora 生成的視頻達到了 XX 分辨率”。

都屬于這類。

這樣的知識怎么記住？——【提取結論，看過即忘】

千萬別去背那些分數！ 90 分還是 95 分根本不重要，下個月就被新模型打破了。

你只需要記住一個結論：“現在國產 AI 數學很強，以后我有難題可以問它。

這就是有效記憶，具體的數字，忘了也沒關系。

R - Reference (參考性信息)

“那些用完即走的字典”

這是什么： 瑣碎的參數、指令大全、網址列表。

比如：Nano Banana Pro 畫圖用的指令、某個根據的網址。。

怎么記住？——【丟進收藏夾/閃卡】

這種東西最不值得用腦子記！

你的腦子是 CPU，不是硬盤。

把它們存進手機備忘錄或瀏覽器書簽。

需要用的時候，能在一分鐘內翻出來，就算你贏。

03 慢就是快

圖：PACER 系統

PACER 系統看起來好像比“直接讀”要麻煩一點： 遇到 P 類要動手，遇到 C 類要畫圖，遇到 R 類要整理……

但正如視頻最后所說：“學習是有生理極限的。你‘刷’得越快，如果不‘消化’，最后留下的就越少。”

在這個 AI 一天一個樣的時代，我們最缺的不是新資訊，而是“留存率”。

寧愿“慢吞吞”地真正玩轉 1 個 AI 工具，也不要“急吼吼”地收藏 100 個教程。

從今天開始，試著用 PACER 的眼光去審視你讀到的下一篇文章。

你會發現，記住“一切”，其實也沒那么難。

最后，做個小調查：你在用 AI 的時候，最容易忘的是什么？（我是永遠記不住畫圖軟件的那些提示詞啥的...）歡迎在評論區曝光，看看有多少“病友”！

原視頻地址：

https://www.youtube.com/watch?v=okHkUIW46ks&t=37s

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