你到大学，是来重新获得选择权的
高中的时候，我们总是幻想，等考上大学就轻松了。
但实际上，到了大学也不自由，反而会有更多的压力。因为此时的评价标准，从单一的分数变成了绩点，综测，竞赛，科研，学生活动等各个方面。
你可能已经感觉到了，但还没对人说过——别人好像都知道自己在干什么，只有你不知道。
大学第一年要做的，是不要太早把自己变成一个没有选择权的人。
这里的选择权，不是抽象的自由，而是具体的资格。
想要转专业，大一的数学成绩必须足够优秀；想要保研，得能拿得出竞赛/科研成果；想要找工作，需要足够的实习、项目经历和技能；想要换一条路，首先不会被挂科和身体条件给拖累。
这里面的逻辑和高中完全不同。高中的排名系统里，所有人都在同一条跑道上比谁快。大学的选择权系统里，每个人在攒不同的资格组合，但每个资格都有硬门槛。
这意味着两件事。
第一，你不需要在所有赛道上都赢。你只需要在你选的赛道上过门槛。
第二，也是更重要的一件：在排名系统里，证明自己就是目的。在选择权系统里，证明自己是幻觉。 你积累的资格才是真的。
如果你对自己要求比较高，或者是“落榜”来的华工，你很有可能想着在大学证明自己。
然而大学的标准是隐蔽的、分散的、被人为设计的。你越想证明自己，越容易被别人设计好的评价体系牵着走。
学生会、社团、各种“优秀”的标签，很多不过是有人给你画了一个圈，告诉你跳进去就叫厉害。
你跳了，一年后，你会发现，自己所做的所有事情，没有一件能写进简历里面。
大学里面很多的事情，唯一的价值就是显得你很忙碌。它们往往做完就完，留不下任何积累性的东西。
所以问题不是「该证明给谁看」。问题是把「证明」这个词从你的大学字典里删掉。
你不需要向任何人证明任何东西。你需要的是：每一个学期结束的时候，你的手里比开学时多了至少一样别人拿不走的东西。
那大一应该攒什么？
- 成绩
不要把成绩奉为圭臬，但是也不要完全轻视。
大一课程多，学分高，你大一的均分是多少，接下来4年就几乎不会变了。
反过来说，如果你大一的成绩足够好，你可以在接下来匀出更多时间给自己探索，去做那些不一定有用但真正重要的事情。
- 信息
公开的信息，包括培养方案，转专业政策，保研规则，竞赛名单等。这些东西靠自己完全可以查到，但很多人根本意识不到自己要去查。
私密的信息，包括xx老师上课风格，查考勤严不严，竞赛踩坑经历，保研经验等，这些必须要去问学长学姐才能获得。有时他们一句话，就能让我们避免很多的弯路。
信息渠道和收集，不是“以后再说”的事。
- 作品
这是能写进简历的大杀器。因为作品所带来的东西，是只有你自己拥有的认知。
代码、文章、项目、竞赛结果、调研报告，这些东西，能说明的不仅仅是“感兴趣”，还在告诉外界，我从头到尾做过这件事，我清楚里面的细节，我有别人拿不走的东西。
作品的另一个好处是，它不依赖于任何人的认可。你写了一段代码，它在那。你写完一篇文章，它在那。不需要谁来给你盖章。
- 身体和情绪
绝大部分的大学生，一天只有"半天"：睡到中午起床，点个拼好饭，下午打游戏，晚上刷视频，刷到凌晨再睡觉，重复4年。
稳定规律的作息是一切志向的基础。身体不好，远大的志向反而会更快消耗你的电量，把你拖垮。
也许你看到这里，还是不知道自己的方向，不过无妨。
大学第一年真正要做的，是不要太早把自己变成一个没有选择的人。
你不用证明自己配得上这里，你需要的是拿到下一次选择的主动权。
大学最危险的地方，是它不阻止你堕落
两个月前，我访谈了一个学姐，她告诉我，综测前4，她们寝室占了3位。
我问她怎么做到的。她说了很多，但没有一条是“因为我意志力强”。
我以前以为，大学生的分化，怎样也得到大二大三才能看出来，但后来我发现，很多人从大学开学两个月，就进入了不同的轨道。
这样的分化，很大程度上不取决于你，取决于你旁边坐着谁。
进入大学，我们从一个极端进入了另一个极端：
以前是严格管控手机，严格限制零花钱，严格监督学习，严格安排作息。
现在是手机电脑自由，零花钱相对更充裕，没有人管你学不学，第一次拥有大量无人监管的时间。
而我们的心智却不够成熟，很难跟上这样的切换。
大一入校，大家最开始都不知道大学运行的规则，也没有人来带我们。
但是有的人会选择自己去摸索规则，去查培养方案，去咨询学长学姐，去上课坐第一排，而有的人只会等待规则自己找上门来。
两个月后，大家的作息、信息获取方式、时间分配模式固定下来，会在后面的时间里自动运行。
开学两个月不决定大学四年的命运，但决定你默认的行为模式。此时想要再改变，就得逆着惯性。
我接下来问学姐是怎么抵挡这些诱惑的，她告诉我：“我们（室友）当时就是晚上就会去图书馆学习，然后包括就是上课的时候，我们三个都坐在第一排。你就会觉得就是有个搭子跟你在一起。然后就会所有人，也就我们寝室的四个人都会很努力、很努力”
她所谓的自律，并不是靠燃烧意志，而恰恰是被一个好的环境给推着进入了一个正循环。
每天和室友一起去图书馆，有更多学习的时间，课程跟得上，成绩变好，因此对自己的要求更高，更愿意继续学习。
很多人都以为先有内驱力，再有自律，但实际上，是环境先生成习惯，习惯产生正反馈，正反馈中生长出内驱力。
她们寝室，除了出现综测第1，2，4名，还有一个更重要的默认设置：
大一打好基础之后，虽然大二的舍友没那么努力了，但你已经养成习惯，而且对自己有一定要求，内驱力会更强。
高中的时候，堕落是会被拦住的。
考试没考好，老师会找你谈话，家长会督促你努力，整个系统中间，有无数次拦截你的机会。
而大学没有这些。
大学的反馈是延时的，没有人拦着你，没有人告诉你平时成绩是老师捞你的机会，没有人提醒你挂科之后转专业资格直接消失，没有人会在你连着两周不出宿舍时拉着你出去。
等你反应过来的时候，保研资格没了，转专业门槛过不去了，简历上填不出东西了，自己踩不下刹车了。
大学并不是刻意想让你堕落，只是它没有设计阻止你堕落的机制。
学姐分配到的室友很上进，这点确实存在运气成分。
实际上，绝大部分，包括我自己的宿舍，学习的氛围都不浓厚。
既然宿舍氛围不好，就把图书馆、自习室、实验室变成第二生活空间。这些地方的氛围是自然存在的，只需要去那里，然后和别人做相同的事情即可。
离开寝室，意味着进入一个谁都不认识的空间，但这一刻就是分化的开始。
信息环境也是一样。培养方案、转专业政策、保研规则——这些东西不需要室友告诉你，你自己可以去找。
不管是显性还是隐性的信息，都得自己出手，别幻想着老师和学长学姐会嚼碎喂给你。
环境是随机的，但你对环境的选择不是。
大一前两个月，你不是在决定自己会变成谁，你是在决定自己会和谁一起变成谁。
好环境最可怕的地方，是它把努力变得正常，差环境最可怕的地方，是它让堕落也显得正常。
高中教了你 12 年的事，AI 时代不再重要了
你刚刚进入大学，可能就会碰到老师说“不要用 AI，那是作弊”。而你的学长学姐会告诉你“别手搓，用 AI”。
这无关谁对谁错，这是两套体系之间的裂痕。而你有 4 年的时间，摸清这一道裂痕的边界。
高中所面对的题目，是信息完备下的推理。根据已知条件和所学，从逻辑上一定能得到答案，如果得不到，那就只可能是题出错了。
而进入大学所面对的情况，是信息不完备下的判断：
比如准备期末考，别人有学长学姐笔记，有往年真题，而你可能只有教材和复习课拍的PPT，坐在图书馆里对着电脑发呆，不知从何处下手。
此时你必须在信息不完整的情况下进行判断：哪些是重点章节，哪些看了收益不大，老师的出题风格是怎样的，如果我没看这里但是考到了该怎么办。
没有人告诉你标准答案，也只有等到自己真正上考场才能知道自己猜对没有。
我们的已知条件永远不够，但被逼着在这样一个不完美的条件下进行判断，并且为自己的判断负责。
哪怕是AI给你的回答，信息也是不完备的。哪怕输入信息相同，问法不同，AI的输出也不同。
现在明显的趋势是，大家都在使用AI，而学校却在严查、禁止AI。
对于学校来说，它们需要考察你的能力，AI对他们来说是威胁。而对于真实的任务来说，它们要的是产出，AI此时则变成了放大器。
所以这里面的问题，是如何用AI建立自己的判断力。
首先是定义问题。在现有的问题基础上，问出一个有更多条件，验收标准更明确的问题，甚至站在更高维度重新问出这个问题。
AI应该做的，首先是帮助你提出一个好问题。比起直接生成答案然后无脑相信，这一步才真正考验我们的判断。
同样是期末复习，告诉 AI“帮我总结重点”——这叫把问题外包。问 AI“根据教材目录和上课 PPT，我认为第 3、5、7 章是重点，理由有 1、2、3 点，请你检查这里面有没有漏洞”，这叫定义问题。前者是 AI 替你判断。后者是你在判断，AI 在查漏。
然后是审查结果。不要无条件信任AI的输出，哪怕AI的幻觉很小，但错误带来的代价也有可能很大。
前天给我上课的老师请来了一位 Guest speaker，他首先问我们有多少人在用 AI 帮助自己干活，几乎所有人举手，然后问有多少人会看完 AI 生成的每一行内容，几乎没人举手。
检查AI的边界和盲区，清楚AI的能力能到哪个地步。
最后是负责。你提交了一篇AI生成的论文，被查出来了，判0分，最后担责的是你，不是AI。
机器计算概率，人类承担后果。
但是在这个过程中，AI永远只是辅助，不是替代。
尤其是跟现实世界打交道更多的行业，比如临床医学、电气、化工，必须先建立起基础的专业认知，再谈 AI 辅助。否则 AI 错了你也看不出来。
而用什么模型，这个问题往往不重要。很多国产的大模型网页端完全免费，API 也很便宜，没有必要上来就花几百块订阅 GPT 或者 Claude。
工欲善其事，不一定先要利其器。先用免费的AI训练自己，等到你感受到它的能力极限了再升级也不迟。
我说不清楚这篇文章能帮到多少人。也许能看到这里的根本没什么人，也许看到这里的人也不会都去行动，但只要你试了，不管结果如何，来告诉我。