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众所周知，Rust 的学习曲线很陡峭，但现在，得益于大语言模型（LLMs）的发展，这个陡峭学习曲线的问题已经变得容易解决了。 无论是 Rust、Haskell 还是其他任何语言，借助大语言模型的帮助，现在学习起来都更加容易。事实上，如果你在学习难懂的材料时没有利用大语言模型的帮助，那么你的学习方式可能不是最佳的。

文章中提到了一个很有意思的概念叫 “The Intermediate Material Problem”，是指在学习某个技能或领域时，在初级和高级阶段之间存在的一种学习难点。具体来说，在编程语言学习中，这个问题特别明显，尤其是对于像 Rust 这样的复杂语言。

在初级阶段，学习者通过教程和基础课程获得基本的知识和技能。这些资源通常都是易于理解和遵循的，目的是帮助初学者快速入门。然而，当学习者试图从基础过渡到更复杂的应用和项目时，他们常常发现可用的学习材料突然变得稀少并且难度很高。例如，在 Rust 编程中，学习者可能已经掌握了基本的语法和概念，但在尝试开发更复杂的系统（如光线追踪器）时，他们需要理解更高级的概念，比如所有权规则和内存管理，这些通常不在初级教程中详细讲解。

这种情况造成了一个“中阶教材”缺口，学习者必须依靠自己的努力和探索来克服这个难关，这通常包括阅读高级文档、参与社区讨论，甚至通过试错来解决具体的编程难题。这个阶段通常伴随着挫折和困惑，因为学习者不再有清晰的指导和步骤可循，而是需要自己摸索前进。

这个问题并不限于编程或技术领域。在许多学习曲线陡峭的领域中，从初学者过渡到熟练者的过程中都可能遇到类似的“中阶教材问题”。

另外文章中还提到数学家陶哲轩都在借助 ChatGPT 辅助学习。如果我们这个时代最杰出的数学家都在用 ChatGPT 来帮助他进行证明，那么你也没有理由不尝试！

原文：https://t.co/UhdUbBjfm7
译文：https://t.co/fETU36dCgU

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