Auteur : danny
Un ami m'a demandé pourquoi j'ai l'air de tout savoir, dans n'importe quel domaine. En dehors de certaines expériences passées ou des activités actuelles, la plupart du temps, j'apprends sur le moment. Aujourd'hui, je vais vous expliquer comment j'utilise des outils d'IA et Notebooklm pour accomplir mon parcours d'apprentissage autodidacte en tant que personne ordinaire.
Premièrement, je dois dire que cet article s'adresse à ceux qui souhaitent apprendre et comprendre de manière systématique et structurée un domaine, un objet ou un concept spécifique, et construire leur propre système de connaissances et leur carte mentale. Si vous ne cherchez qu'une compréhension superficielle de certains concepts, simplement savoir ce qu'est ce xx, alors poser la question à l'IA dominante du marché donnera probablement des résultats similaires.
Utiliser l'IA pour apprendre et comprendre une nouvelle chose présente actuellement plusieurs limites et contraintes :
Le premier est une hallucination : l'IA (très probablement) vous fournira des données et des informations inventées, notamment dans les domaines spécialisés, en raison d'un manque de corpus et de ressources d'apprentissage ;
Deuxièmement, il n'y a pas autant de détails, car en raison de questions de droits d'auteur, l'IA ne lit pas automatiquement des articles complets ou des livres entiers ; les données d'entraînement sont généralement des avis ou des commentaires d'autres personnes, et ces informations sont particulièrement rares dans les domaines spécialisés ;
Troisièmement, sans pouvoir décrire précisément le problème, si vous n'avez jamais été exposé à ce sujet, vous ne pourriez pas bien décrire la question que vous souhaitez comprendre, ni connaître les causes et conséquences de ces événements, encore moins collecter systématiquement et structurément des informations ou établir un cadre d'apprentissage structuré.
Théorie
Ma méthode est en fait très simple : j'utilise le « réseau de citations (quote/reference/impact factor) » du monde académique pour purifier l'information, puis j'emploie l'IA pour faire une « lutte intérieure » entre les hémisphères cérébraux droit et gauche, afin de structurer ma compréhension d'une nouvelle chose.
Version résumée du flux de travail :
Trouvez des articles académiques précieux – ajoutez-les à NotebookLM – utilisez des outils IA pour générer des invites – posez des questions et apprenez dans NotebookLM – complétez avec des articles académiques précieux à ajouter à NotebookLM – apprenez dans NotebookLM – répétez ce processus
Workflow complexe :
Étape 1 : Suivre la piste (durée : 0,25 heure)
Ne cherchez pas « Qu'est-ce que XX, quel est son principe ? », mais trouvez directement l'« ancre de ce domaine ».
Appeler l'IA (Gemini / Perplexity) : Poser directement la question : « Dans [un domaine spécifique], qui sont les trois figures incontournables reconnues ? Quels sont les 1 à 3 articles fondateurs et très cités qui ont établi les bases de ce domaine ? » (par exemple, dans le domaine des LLM, identifier des articles comme Attention Is All You Need). Représente le « présent ».
Télécharger les documents de première génération : extraire les références de ces 1 à 3 articles clés et télécharger tous les documents clés qu'ils citent. Représente le « passé ».
Extraire les documents de deuxième niveau les plus fréquents : croiser et comparer les références des documents de premier niveau pour sélectionner les 5 articles les plus fréquents parmi les 10 les plus cités.
Logique fondamentale : regarder le monde à travers les yeux du maître est le chemin le plus économique. Ne sous-estimez pas cette étape : vous téléchargez la cartographie des évolutions les plus fondamentales de ce domaine sur plusieurs décennies.
Étape 2 : Mettre en place une base de connaissances structurée (durée : 0,25 heure)
Téléchargez tous les textes classiques sélectionnés à l'étape 1 en une seule fois sur Google NotebookLM.
En général, pour les articles classiques, ces deux ressources suffisent : https://scholar.google.com/ ou https://arxiv.org/
Pourquoi NotebookLM ? Parce qu'il ne génère jamais d'hallucinations. Il ne répond aux questions qu'en se basant sur les documents que vous lui fournissez.
Grâce à un filtrage rigoureux des documents, vous avez coupé artificiellement les informations indésirables sur Internet, créant ainsi une base de connaissances pure et fortement ciblée pour ce domaine.
Étape 3 : L'affrontement entre différentes IA (durée : 1 à 3,5 heures)
C'est le cœur de l'ensemble du processus. Vous faites interroger croisément vos différentes IA aux caractéristiques variées dans votre base de connaissances, afin de créer des chemins de connaissances structurés, des déductions logiques, et finalement former vos propres insights.
Remplacez l'apprentissage passif par des questions actives. Poser des questions actives (par intérêt) stimule la réflexion du cerveau.
Trouver un point d'ancrage : posez à Claude, Deepseek, Gemini ou Perplexity la question : « Quels sont les principaux débats académiques/industriels et les cadres théoriques fondamentaux dans le domaine de xx ? »
Question en boucle fermée : En prenant ces controverses centrales, revenez à NotebookLM et posez la question : « Sur la base des documents que j'ai téléchargés, comment les experts ont-ils résolu ces controverses centrales ? Veuillez fournir les sources documentaires spécifiques et la logique de déduction. »
Examiner en réduisant la dimension : copiez les réponses rigoureuses générées par NotebookLM et renvoyez-les à Gemini ou Claude, dotés d’une forte capacité d’analyse logique. Donnez l’instruction suivante : « Veuillez examiner ces points avec un esprit critique, identifier les failles logiques, les limites temporelles ou les zones aveugles. Sur cette base, quelles sont les 3 questions plus profondes que je devrais poser ? »
Ascension cognitive : revenir à NotebookLM avec les failles et les nouvelles questions identifiées par l'IA pour obtenir des réponses.
Pratique
Je vais prendre « Les LLM (large language models), c’est quoi au juste ? » comme exemple 😂
Étape 1 : Suivre la piste (durée : 0,25 heure)
J'ai demandé à Gemini et à Claude en même temps - hé, vous faites ça, et pourtant vous donnez des réponses
gemni
Ensuite, tu te souviens soudain que ton professeur de collège avait dit que les théories scientifiques sont toujours connectées, ayant un passé, un présent et un avenir. Alors tu demandes à l’IA de rechercher quels articles les articles clés ont cités (généralement dans la « revue de littérature »), ainsi que quels articles ultérieurs ont cité les articles clés, et tu fais trier les résultats par l’IA.
Étape 2 : Mettre en place une base de connaissances structurée
En raison de certaines caractéristiques originales des LLM et des autorisations AI, nous devons télécharger manuellement (ou vous pouvez faire appel à votre écrevisse 🦞 pour le faire)
En général, https://scholar.google.com/ et https://arxiv.org/ suffisent largement.
Télécharge-le puis place-le dans NotebookLM (actuellement, une bibliothèque prend en charge environ 300 articles).
Étape 3 : L'affrontement entre différentes IA
Vous pouvez d'abord poser quelques questions simples et intuitives à Notebooklm, puis discuter et échanger vos compréhensions avec d'autres IA, avant d'envoyer vos conclusions à Notebooklm pour qu'il les réfute, les argumente, les complète et les corrige.
Réponses et notes de Notebooklm :
Répétez cela plusieurs fois jusqu'à ce que vous puissiez organiser votre propre mind map.
Ensuite, si tu veux aller plus loin, demande à Notebooklm de te générer un quiz pour tester tes connaissances.
À ce stade, tu as une certaine compréhension de ce domaine (tu connais au moins le passé, le présent et l'avenir — quand quelqu'un te posera des questions, tu pourras parler pendant 5 minutes de plus ~)
Postface
Sauvegardez votre « base de connaissances » (et mettez-la à jour en temps réel, même avec les écrevisses), créez un dossier séparé — par exemple, je regroupe les articles théoriques sur le trading de contrats dans un dossier dédié ; lorsqu’il faut analyser un sujet, il suffit de récupérer ce dossier, puis de décrire les données et les cas concrets pour effectuer une analyse essentiellement « sans hallucination ».
Ce n'est pas que les modèles d'IA actuels ne puissent pas effectuer une réflexion et une analyse approfondies, c'est simplement que vous n'utilisez pas les bons outils. (Il existe un paramètre très important dans les LLM : les contraintes et les conditions d'entrée.)
Utiliser l'IA est une compétence, mais faire en sorte que l'IA rende les humains plus forts est une autre compétence. Utiliser l'IA est une compétence, mais faire en sorte que l'IA rende les humains plus forts est une autre compétence.