这个话题可以作为Learning how to learn的一部分，是关于如何学习的

什么是on demand learning

就是用到什么学什么，需要什么学什么

为什么要on demand learning

很可能用不到

• G的Senior Manager跟我说，有些东西你现在花时间看，很可能一年之内都用不到。我们是讲究impact的，人们最后不会问你学了多少东西，而是要看你的impact。

  分散精力

• 在博士期间，我也有种想法，就是我要学这个我要学那个。这个可以在你不知道什么是需要的时候去学习，但是如果你知道什么是需要的了，就不要东学一点西学一点精力分散最后每个topic都没法深入。也就是之前和泡聊的，你先把一个东西学好了，进度走完再学下一样（前提是你知道这个就是现在需要的）。

  有的放矢

• 之前看了一个帖子讨论，也是一个博士说他也是想把各种基础都打好了再去认真做科研。但是他的师兄就告诉他，你需要直接去做科研，然后才能发现真正需要的是什么。这个时候才能有的放矢。

  没有实践机会效率大打折扣

• 在G onboard的时候，学到了C++ Readibility，然后有很多东西要看才能过。我的mentor（虽然年轻）也是跟我说，你要实践出真知啊，看来看去没什么效果。很多东西看完就忘，或者当时看似理解了其实并不理解。
• 另一个例子我的经理也跟我说，你在学MLIR pass的时候，如果你光看代码光看别人的tutorial，就轻易觉得自己学会的了话，真正写的时候发现还是很多坑。对问题没有一个比较透彻的理解。
• 我看我经理就是发了很多代码就是各种尝试。senior manager也说了，get your hand dirty，打log，（写test？）。然后另外一个组的tech lead也跟我说了，break things，and then try to fix it。

on demand learning的缺点

教主的podcast里面，黄执中提到这么个观点 “书到用时方恨少”。就是你要用到的时候，学习的效率是最高的。举个极端的例子，如果考试之前给你一个答案册，那你的效率是最高的。这让我想起来本科的时候押题。。。

那么就是要在有需要的时候去学习。或者如果想掌握一个技能，就创造需求。想想L之前有个senior director，想学machine learning，就去做了MLE。年级一大把了还有这个魄力，我想他肯定不是就像学ML，而是看准了这个行业，然后准备学到知识，然后配合自己管理上的才能，做一番事业。

回到黄执中的讨论。他的另一个company观点是，有些人就回去抱怨，我为什么要学英语，我又工作中用不到，也没有说英语的外国朋友，我为什么要学英语。这个时候的逻辑颠倒了。不是因为有需求而学英语，而是因为学英语才能创造需求。为什么你工作中用不到，因为你的英语不好，找不到需要频繁使用英语的工作。为什么你没有外国朋友，因为你英语不好找不到外国朋友。这个时候就不是on demand learning了，而是learning to create opportunity，然后回过头来创造了demand。

所以我当时就在想，我要有on demand learning (80%? 60%)，剩下的一定要是strategic的 learning，长远考虑的learning。 现在有的topics有business，因为business的技能可以赚钱（这是另外一个topic了，如果有什么目的不要总是想着曲线救国，或者缘木求鱼，想赚钱就直接去赚钱），还有数学，英语，写作，表达之类的。

这次就写这么多。