大家好，我是夙愿学长，02 年大四在读，正在用 AI 构建健康自由的生活方式。
过去两年，我分享了不少自己实操过的 AI 工具和工作流，力求让 AI 真正帮到大家解决实际问题。
在我眼里，生活本质上就是一连串的问题。
有的很小，比如“晚饭吃什么”；有的很大，比如“怎么找到长期热爱的事情”。
而我解决这些问题的方式，已经逐渐从“凭感觉瞎摸索”，转向了更系统、更智能的路径，把 AI 作为我日常生活的操作系统，每次遇到难题，第一反应是“这个 AI 能不能搞定？”
就像这次，毕业论文答辩。
上一周，我回学校搞毕业论文答辩。简单来说，就是把毕业设计展示给老师，回答老师的提问，考察学生对设计的掌握程度和工作量。
说实话，第一次整这玩意儿，没什么经验。
而我又是那种做事必须做充足准备的人，不可能说，啥也不准备就直接上。
万一老师提问的问题特别刁钻怎么办？怎么才能拿到高分呢？
这肯定是不少即将毕业的大学生会头疼的问题，毕竟，一辩不过，二辩更难，焦虑直接拉满。
现在我做事已经习惯了「万事问 AI」，不管遇到什么事，都先试着用 AI 来干。
结果，我成功借助 AI 精准预测出了答辩老师可能会提问的问题，还用 AI 模拟答辩提前练习。
最终，顺利通过，还拿了个不错的分数。
这套方法在我看来简直就跟开了挂一样！你可能觉得“我不需要论文答辩，与我无关”。
但这篇文章分享的，不仅仅是一个案例，更是背后那套“以终为始”的思维和 AI 学习方法，它们完全可以迁移到不同的场景，所以它更像是一篇《AI 如何成为你解决复杂问题的第二大脑》。
相信你看完，一定会有收获。
一、知己知被，百战百胜
常言道：“知己知彼，百战不殆。”
看到这里，你是不是以为我的方法就是直接把论文丢给 AI，让它生成一堆问答清单？
一）简单的 QA 生成远远不够
没错，简单喂给 AI 论文，它的确能生成 Q&A，但这样的清单真能帮你顺利通关吗？
如果漫无目的地让 AI 生成问题，这些问题往往会过于宽泛，不够精准，抓不住重点，也猜不透老师真正关心的是什么，可能会提问什么问题。
二）了解你的“考官”
那怎么办？核心在于，你要了解你的“考官”。
我的毕业设计是软硬件结合的智能设备，我知道有的老师可能软件更熟，有的老师可能硬件更懂。
如果能提前摸清老师的专业偏好和提问风格，那不就等于“开挂”了？
于是，我想到一个妙招：既然我的论文答辩次序排在第 24 位，那我就可以提前去教室围观，把前面同学的答辩内容、老师的提问风格、关注点都录下来！
怎么录，又怎么快速整理成文字呢？
三）实操步骤
1、现场信息收集与转录
我当时是带电脑去教室里坐到前排，直接用电脑打开了阿里出品的“通义听悟”（官网是：tingwu.aliyun.com/）然后选择了它的“实时…
这个工具的核心就是能把语音实时转换成文字，如果你用过飞书妙记、讯飞听见之类的语音转文本工具，应该对这类功能不陌生，哪个用得习惯就你用哪个。
通义听悟的优势在于，免费版能转录的时长更慷慨，而且内置的 AI 功能也挺强大，比如它能识别不同的发言人，还能自动生成全文摘要和关键词，这在整理多人讨论的会议或答辩现场录音时非常方便。
操作方法：
1、打开通义听悟官网，登录你的账号（可以用手机或支付宝扫码登录）。
2、首页上通常会有“实时记录”和“上传音视频”两个主要选项。
我当时选择了“实时记录”，这样就可以边听现场边录制，并实时转换成文字。
当然，如果你是事后处理录音文件（比如 MP3），选择“上传音视频”就行。
3、选择录音场景也很重要，比如是单人演讲、两人对话还是多人讨论，以及主要的语言（中文、英文等），这能帮助 AI 更准确地转录
我就这么一边听着前面同学的答辩和老师的提问，通义听悟就在后台默默地帮我把现场的声音实时转成了文字。
大概听了十来个同学的答辩，感觉收集到的信息差不多够用了，就结束了录制。
很快，一份包含老师提问风格和关注点细节的原始文本记录就生成了，我直接把它导了出来。
得到了这份宝贵的“实况”录音文本之后，接下来就是把它和我自己的论文内容一起，“喂”给一个“智商”比较高的 AI 模型去进行深度分析了。
2、深度分析与问题预测
在这类需要理解复杂文本、进行逻辑推理的任务上，我通常会选择像 Gemini 2.5 Pro 这样的大语言模型，它们的分析能力和准确性会更好。
说到 Gemini，可能有些朋友还不太了解，它现在是 Google 的最强 AI 大模型。
我为什么用它呢？
首先，它的能力确实强悍，在 AI 模型竞技场的盲测分数第一。
而且，它支持联网搜索，能处理超长的上下文（支持 100 万 Token，粗略换算大概是 80w 字），还能进行文字、图片、视频的多模态交互。
最关键的是，在谷歌的 AI Studio 上可以免费用到它强大的核心能力，真正做到了“既要、又要、还要”。
但既然是谷歌的服务，必须得用特殊网络才能使用了，如果你因为网络环境或其他原因，用不了 Gemini 2.5 Pro，也可以试试国内一些表现不错的 AI 模型。
比如 Kimi Chat（网址：www.kimi.com/），它在处理长文本和中…
说回 Gemini，如果你想在 GoogleAI Studio 上使用它，步骤其实也挺简单，只需要一个 Google 账号：
1、首先，你需要能访问 GoogleAI Studio，它的网址是：aistudio.google.com/app/prompts…
2、登录你的 Google 账号，如果没有的话，注册一个也不复杂。
3、进入操作界面后，在右侧的模型选择区域，找到并选择一个可用的 Gemini Pro 版本（截至文本发布时间，最新的版本是 Gemini 2.5 Pro 05-06）
把通义听悟转录的文本，以及我自己的论文全文，都提供给了 Gemini，然后我给它的提示词是这样的：
我正在论文答辩的现场，我录下了之前的同学的讲解和老师答辩时的内容，现在时间紧急，我需要你根据录下来的文本来推理老师对我的论文内容的了解程度，从而推测老师可能会在答辩时提问什么内容，从而让我更好地准备应对。你先大概了解我的论文内容，接下来我把录音内容发给你了，你来推测老师懂的部分，以及最有可能提问的问题3、洞察“考官”心理
这个方法真是绝了！
AI 拿到这些“情报”后，就开始分析老师在之前同学答辩时都关心些什么。比如：
- • 老师对哪些技术方向或知识点特别感兴趣？• 老师是不是对一些细节特别较真？• 老师是不是很关注项目中遇到的难题和你是怎么解决的？• 老师通常会抓住哪些点来深入提问？
AI 就像一个非常聪明的“观察员”，它帮我从老师之前的提问中，总结出老师的“口味”和“关注点”，再结合这样我的论文来设计QA，这样就能更有针对性地准备了答辩提问了。
尽管 AI 的推测可能跟实际老师问的有出入，但这也比自己完全没有头绪去挨个准备要好很多。
毕竟，它是结合了“现场直播”和“你的论文”双重信息源，模拟出来的“考官心路历程”。
结果，我在答辩的过程中，还真遇到 AI 预测的问题了。
二、AI 助攻，高效学习
有了预测好问题，下一步就是高效记忆。
怎么记忆？光靠死记硬背那几十个问题和答案？如果答辩现场一紧张，分分钟忘词，那就坏了。
更重要的是，光背诵，不理解的话，一旦老师换个角度问，你立马就懵了。
为了解决这个问题，我用了一套多感官结合的 AI 记忆法。
一）听觉学习法
我把之前 AI 预测的 Q&A 和我的论文内容，全部上传到了 NotebookLM 里。
NotebookLM 是 Google 出品的一款由 AI 驱动的个性化学习和研究助手。
它和那些基于模型的“内部知识库”或者漫无边际搜索互联网的 AI 聊天机器人不同，NotebookLM 的核心特点是“以你提供的资料为中心”。
你可以上传各种格式的文件，比如 PDF、Google Docs、文本文件，甚至是网页链接或 YouTube 视频。
上传之后，NotebookLM 就会针对这些你指定的材料，变成一个专属的“领域专家”。
它最让我惊艳的功能之一，就是能把这些静态的文字资料，一键转换成生动有趣的“播客”音频，官方称之为“Audio Overview”（音频概览）。
从此学习不再是枯燥地阅读，而是像听播客一样，由两位 AI 主持人用对话的形式，为你解读和讨论你上传的文档内容，帮你梳理重点、建立联系。
就跟郭德纲和于谦说相声一样，一个逗哏一个捧哏，听起来不容易犯困。
重点是它终于支持中文了！！！
NoteBookLM 网址是：notebooklm.google.com/。
1、打开 NotebookLM 网站后，用你的 Google 账号登录。
2、点击“Create new”或者类似的按钮，创建一个新的“笔记本”。
这个“笔记本”就是你针对某个特定主题（比如我的毕业论文）进行学习和研究的工作空间。
3、然后，把你准备好的资料，比如你的论文全文、AI 预测生成的 Q&A 文档等等，都上传到这个“笔记本”里作为“Sources”（信息来源）。
接着，你可以找到“Audio Overview”，这个就是播客音频生成，它会默认输出英文的播客，
我们先设置成中文，在右上角的 settings 选择 output language，修改输出为简体中文。
在生成音频之前，还可以进行一些自定义，比如告诉 AI 你希望它在播客中重点讨论哪些方面。
为了避免 AI 没有覆盖到每一个QA，我输入了这样的提示词：
我即将参加论文答辩，在参考资料里有十几个老师可能会向我提问的问题QA，制作一份音频播客来讲解所有的QA 方便记忆，确保每个知识点都涵盖到这样一来，我在午休时走路、吃饭，都能戴上耳机听我的“专属答辩 Q&A 播客”。
一遍不行就两遍，两遍不行就十遍！
把碎片时间利用起来，大大提高了“耳濡目染”的效率。
二）故事化记忆法
光听还不够，有的人可能不方便听播客，而且，单纯地听音频进行记忆，有时会感觉像是在机械地背诵讲稿。
一旦到了答辩现场，那种紧张感很容易让人瞬间忘词。
所以，更重要的一步是真正理解知识点背后的逻辑和联系。
那么，如何让 AI 帮我把这些看似零散的知识点，组织得既有逻辑又容易记住呢？
这时，我想起了一个非常有效的学习方法，故事化记忆法，我去年期末考试备考时就用过类似的 AI 复习技巧。
AI时代的教育：更新你的学习模式，用AI工作流告别“无效努力”
这个方法的灵感，部分来源于一部叫做《工作细胞》（Cells at Work！）的日本动漫。
它把人体内部复杂的生物学世界，比如各种红细胞、白细胞、血小板，乃至入侵的细菌和病毒，都进行了“拟人化”处理，变成了拥有不同性格、职责和互动关系的“角色”。
整个身体就像一个巨大的、繁忙的都市，每个细胞都在自己的“岗位”上努力工作，共同维持着这个“都市”的正常运转。
比如，负责运输氧气的红细胞被描绘成勤劳的快递员，而负责免疫的白细胞则是英勇的战士，时刻准备与入侵的“敌人”（病菌）战斗。
这种方法能把抽象、枯燥的知识点变得生动具体，更容易被我们的大脑理解和接受。
就像把论文里的“STM32 主控”想象成一个“司令官”，把“ESP32 通讯”想象成“联络官”，它们的职责和关系一下子就清晰了。
同时，故事通过情节和角色互动，能把零散的知识点串联成一个有逻辑、有因果关系的整体，形成记忆的“联想链条”，而不是一个个孤立的记忆点。
再加上故事本身能激发学习兴趣，利用大脑天生对叙事信息的偏好，自然就比死记硬背效果好得多。
根据这些思路，我就让 AI 把这些 Q&A 知识点生成了一个完整的故事，让我通过看故事的方法，来快速地学习了解知识和背后的逻辑。
回到之前 AI 帮我生成预测的QA 窗口里，继续输入提示词：
给我写一个类似于工作细胞的故事来一次性串讲上面的所有问题，让我看完故事便能一次性记住所有细节，详细一些。AI 果然没让我失望，它把我的“智能鱼缸”论文，变成了《智能鱼缸大作战！》，里面有 STM32 司令官、ESP32 通讯联络官、各种传感器侦察兵……
通过看这个故事，我一下子那十几个问题QA 的逻辑通通都捋清楚了。
知识不再是枯燥的文字，而是生动的情节和角色，大大降低了记忆的难度和遗忘的速度。
这一整套组合拳下来，不仅耳朵听了，眼睛看了，大脑也运转了，妈妈再也不用担心我的学习！
此方法不仅仅是使用于论文答辩，基本上几乎所有的学习内容，都可以按照这一套方法去提高学习记忆的效率。
三）模拟答辩的实战训练
高效记忆为答辩打下了坚实的基础，但真正的考验还在后头，你能不能在答辩现场，面对老师的目光，流利、自信地把自己知道的都说出来？
这可不是光靠背就能解决的。
很多人平时学得挺好，一到关键时刻就容易“掉链子”，紧张得磕磕巴巴，脑子一片空白。
过去，大家可能会拉上同学互相扮演老师，来个“模拟演习”。
但说实话，找人费劲，约时间麻烦，还得要求对方专业对口……效率不高，效果也可能差强人意。
那么，在 AI 时代，我们有什么更好的办法呢？
我想到了一个点：既然现在那么多 AI App 都有“打电话”或者说“语音对话”功能，能模拟面试，那用它来模拟个论文答辩，应该也不在话下。
说到 AI 语音对话，你可能第一个想到的是豆包 App，它的音色确实逼真，体验也挺流畅。
试了后发现一个小问题：豆包能记住的上下文内容有点短。
我把我那一堆论文内容和 AI 推测的 Q&A 发过去，它就提示“上下文超限”了，如果 AI 记不住那么多东西，这模拟答辩的效果自然就打了折扣。
除了豆包，市面上还有不少 AI App 照样能进行语音对话，比如 Kimichat、Minimax，这几个我都试过，能处理的文本量都还不错。
操作起来也很简单：把你的论文核心内容、AI 预测的 Q&A 往里面一丢，然后直接让 AI 扮演答辩老师的角色，接着点击「打电话」功能，即可开始进行模拟对话。
使用提示词：
接下来，请你扮演一位经验丰富的毕业论文答辩老师。我将作为学生进行模拟答辩。你根据我提供的论文内容和预测的 Q&A 列表，一次只向我提出一个问题，并等待我的回答。在我回答完毕后，请针对我的回答给出反馈，比如：指出我回答中逻辑清晰、表达准确的地方；或者点出我回答中可能存在的问题、理解不够深入或表达不够清晰的地方，并给出改进建议。（但是永远不要直接告诉我“标准答案”，当我回答不上了的时候，通过提问来引导我回忆思考）然后，再提出下一个问题。按照预测的 Q&A 列表中的问题顺序，或者在列表范围内随机选择问题进行提问。这种感觉挺真实的。
AI “老师”会根据你给的材料，一本正经地向你提问。
你就对着手机，像正式答辩一样，把自己准备好的答案组织好语言说出来。
AI 会“耐心”地听你讲完，如果你答得不好，或者卡壳了，它也不会直接把答案甩你脸上，反而会像个经验丰富的老师一样，换个角度、给点提示，引导你继续思考。
通过这样一轮轮的“陪练”，我不仅能准确找出自己对哪些知识点理解还不够透彻、哪些地方表达还不够清晰。
我的临场反应能力和语言组织能力都得到了很好的锻炼。
你想想，当你已经跟 “AI 老师”唇枪舌战了好几回，把可能遇到的问题都“演练”过了，真正到了答辩场上，面对真人老师，心态自然就稳多了。
结果就是，到了真正答辩的那天，因为准备得足够充分了，我心里一点都不慌，表现得相当从容。
老师提的问题，也基本都在 AI 的“预测范围”之内。
就这么一套 AI 组合拳下来，毕业答辩，顺利搞定！
三、以终为始，AI 为径
如果我今天只是写一篇“如何用 AI 搞定毕业论文答辩”，那这篇文章的“半衰期”可能有点短。
毕竟，明年肯定会有更牛逼的 AI 工具出现，而且，我的大部分读者群体，可能压根就没毕业论文答辩这个需求。
那我们往深一层思考，从这件事里，我们还能提炼出什么更有价值的东西呢？
一） 以终为始的“威力”
回顾这次 AI 解决问题的全过程，我发现了一个至关重要的思维模式，它在其中体现得淋漓尽致，那就是“以终为始”。
史蒂芬·柯维在《高效能人士的 7 个习惯》里，把「以终为始」列为第二个习惯：
做任何事情之前，先清晰地定义你最终想要达成的结果是什么，这个结果是不是你真正想要的，然后再倒推回去，规划实现这个结果所需要的行为、步骤、方法和资源，最后才开始行动。
那在我接触到这种思维之前，我以前的备战状态是怎样的呢？
一提到“论文答辩”这四个字，我的大脑立刻就会切换到一种紧张、但又有点盲目使劲的模式。
我的第一反应通常是：
“PPT! 我的 PPT 一定要做得完美！” 我会花大把时间去琢磨模板、配色、恨不得每一页都做成艺术品，仿佛一个酷炫的 PPT 就能决定答辩的成败。
紧接着，就是对“老师提问”环节的巨大恐惧和由此引发的“题海战术”。
我的脑子里会不受控制地冒出各种各样、千奇百怪的“万一”：
“万一老师问到我这个项目里最不起眼的一个小元件怎么办？”、“万一老师揪着我参考文献里的一句话让我展开讲怎么办？”、“万一老师的问题我听都没听过怎么办？”
在这种焦虑的驱动下，我会干什么呢？试图把所有可能被问到的问题，以及它们的“标准答案”，全都背下来！
脑子里会拉一个清单，上面可能有 50 个，80 个，甚至超过 100 个可能会提问的问题。
先不说我这脑容量能不能记住这么多东西，就算真的死记硬背下来了，不仅效率奇低，而且方向很可能都偏了。
因为我根本没去想，这些问题真的重要吗？老师真的会这么问吗？
我只是在用一种“地毯式轰炸”般的努力，来掩盖内心的不安全感和对目标的不清晰。
我以前的思维，更多的是一种“被动防御”和“广撒网”的模式，缺乏战略性的思考，也谈不上什么效率。
毕竟学校里就是这么教的，先把基础知识一点点学会，然后再用考试来检验成果。
但我说真的，这样的思维是真的有毒。
我看到一些人在 DeepSeek 爆火之后，萌生要学 AI 的想法， 结果 ta 不是去打开 DeepSeek 去用，而是疯狂收藏网上的各种《DeepSeek 秘籍》或者买一本 DeepSeek 的书。
但是如果只是在一点点地「品读」秘籍或者书里的提示词模板而不去使用起来的话，终究是学不会的。
所以我的学习观是：不学习，只解决具体问题。
因为，无问题不学习，成年人的学习就是要功利的，在解决一个个具体的问题中，再去学解决这个问题所需要的知识，在这个过程中我们自然而然地掌握了需要的知识和技能。
扯远了，回到论文答辩上，这一次，我首先问自己： “我的终极目标是什么？”
我的目标是“顺利通过论文答辩，并且尽可能拿个好分数”，而不是把自己打造成一个能回答所有刁钻问题的“答辩全能王”。
目标一旦清晰，接下来的路径就明朗了，开始倒推：
- • 要顺利通过答辩，最终的评分会包括：论文本身的质量分 + 答辩讲解 PPT 时的表现分 + 回答老师提问的分数（这部分可能只占 20% 左右）。• 这意味着，即使有些问题答不上来，只要其他部分表现出色，整体结果也不会太差。如果一开始就把所有精力都耗在准备那可能出现的 100 个问题上，反而可能顾此失彼。• 再往前推，要有一个好的答辩表现，除了内容准备充分，自信和从容的心态也至关重要。而这种自信，很大程度上来源于对自己毕业设计工作量的清晰认知和充分的准备。
所以你看，当目标明确后，很多事情的优先级和解决方法就自然浮现了。
这就是“以终为始”的威力：
它帮助我们聚焦核心，避免在不重要的事情上浪费精力，然后，我们可以把那些繁琐的、重复的、可以被流程化的任务，交给 AI 去高效完成。
二）从 AI 工具到“操作系统”
这不仅仅是针对论文答辩，在日常工作和学习中，当我们习惯了先定义“终点”，再规划“路径”，然后让 AI 在这条路径上为我们加速，AI 的角色就从一个简单的“工具”，转变成了一个强大的“路径优化器”。
说到 AI 角色的转变，我想起了 OpenAI 的 CEO Sam Altman 最近在红杉资本 AI 大会上提到的一个观察。
他说：
- • 老用户把 ChatGPT 当作加强版谷歌；• 00 后把它当私人顾问；• 而大学生已经直接将它视为自己的“操作系统”。
“操作系统”这个比喻不太好理解。
什么是 AI 成了我们的“操作系统”呢？
我自己的理解是：我们不再仅仅是把 AI 当作一个可以偶尔拿来用一下的“App”或者“工具”，而是越来越像我们电脑或手机上的 Windows 或 iOS 那样，AI 正在成为我们思考、学习和工作的一个基础性平台，一个全新的“环境”。
我们开始习惯于在这个“AI 环境”下，去规划任务、获取信息、解决问题，甚至进行创新。
它不再是可有可无的点缀，而是深刻地改变了我们与信息、与任务、与世界互动的方式。
所以，当 Sam Altman 说大学生把 AI 视为“操作系统”时，他可能在暗示，新一代的数字原住民，已经习惯于在一个“AI-native”的环境中学习、工作和创造。
他们思考问题时，会天然地把 AI 的能力纳入考量，将其作为解决问题的默认路径之一。
那么，在这样的“AI 操作系统”时代，什么能力是更重要的？
我认为，核心在于：
- • 我们能否清晰地定义“我要的结果是什么？” 在这个信息爆炸、工具繁多的时代，明确自己的目标，比以往任何时候都更加重要。AI 再强大，也需要一个清晰的指令和方向。• 我们能否设计出高效且和合理的“人机协作流程”？ 其关键在于理解 AI 的长处和短板，把那些 AI 能做得更好的事情（比如处理海量信息、执行重复性任务、提供多角度分析）放心地交给它，从而把我们自己解放出来，去专注于那些更需要人类智慧、创造力、情感洞察和复杂决策的环节。
“以终为始”的思维模式，加上 AI 的强大执行能力，这或许就是我们在 AI 时代乘风破浪的新心法。
以后，我每做一件事，都会先问自己：“我到底想要什么结果？” 然后再倒推实现它所需要的工具、资源、行动、手段，最后再思考如何让 AI 在这个过程中助我一臂之力，或者与我并肩作战。
也许，这才是 AI 时代，我们真正需要掌握的生存法则。
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