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包括从去年开始大火的ChatGPT,是LLM的成功应用。改变了人们很多工作方式。确实是人类一个里程碑式的进步。对于我这个不关注AI的人,也好奇了。当然,密码学,零知识证明这两年也是这样,以太坊二层网络zkEVM和zkVM的大规模落地,接踵而来的不同方式构造的zkSNARKs,一直在进步。让人无比焦虑,眼花缭乱,学也学不完。
其实对于个人的学习进步来说,也是一个阶段一个阶段的爆发的。当你积累了足够多的时候,在学习一些东西的时候会突然开窍。就比如我最近在学AI,打算自己动手写一个神经网络。这个在好几年前,为什么多层神经网络的计算用到了矩阵乘法,这个问题,我当时是理解起来不太自然的,现在看来,在理解了线性变换,线性空间后,其实就很自然。原因还是我这两年,先后积累了一些数学(线代,抽代),也亲自推导过一些公式,所以理解起来更加自然轻松了。人类的进程也是阶段式爆发,或许就是由于一个一个人类个体阶段爆发所形成的宏观现象吧。
学习抽象的东西,就像Deligne这个天才数学家所说的,理解抽象就是积累足够多的其对应的具体例子。然后就突然开窍了。Deligne很天才,积累了很多具体例子,所以别人在表述问题的时候,他大部分都可以在头脑中快速构造一个反例来推翻别人,其实在别人描述问题的时候,他的脑子就已经开始代入他积累的例子了。
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包括从去年开始大火的ChatGPT,是LLM的成功应用。改变了人们很多工作方式。确实是人类一个里程碑式的进步。对于我这个不关注AI的人,也好奇了。当然,密码学,零知识证明这两年也是这样,以太坊二层网络zkEVM和zkVM的大规模落地,接踵而来的不同方式构造的zkSNARKs,一直在进步。让人无比焦虑,眼花缭乱,学也学不完。
其实对于个人的学习进步来说,也是一个阶段一个阶段的爆发的。当你积累了足够多的时候,在学习一些东西的时候会突然开窍。就比如我最近在学AI,打算自己动手写一个神经网络。这个在好几年前,为什么多层神经网络的计算用到了矩阵乘法,这个问题,我当时是理解起来不太自然的,现在看来,在理解了线性变换,线性空间后,其实就很自然。原因还是我这两年,先后积累了一些数学(线代,抽代),也亲自推导过一些公式,所以理解起来更加自然轻松了。人类的进程也是阶段式爆发,或许就是由于一个一个人类个体阶段爆发所形成的宏观现象吧。
学习抽象的东西,就像Deligne这个天才数学家所说的,理解抽象就是积累足够多的其对应的具体例子。然后就突然开窍了。Deligne很天才,积累了很多具体例子,所以别人在表述问题的时候,他大部分都可以在头脑中快速构造一个反例来推翻别人,其实在别人描述问题的时候,他的脑子就已经开始代入他积累的例子了。
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