领悟与死记硬背

最新推荐文章于 2025-07-21 09:00:00 发布
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#算法

随着计算机技术的快速发展，特别是在模式化与模块化方面取得了显著的进步。本文探讨了机器学习过程中的核心问题：如何让机器不仅能够学习已有的知识，还能具备一定的领悟能力，即在面对新情况时能够进行思维与分析，打破现有规则。

现在计算机技术模式化与模块的发展迅速，与之相关的固有流程相对成熟，公式与算法这些死记硬背的东西机器容易接受，人领悟的东西机器搬过来，这就是学习的过程，只是总结并领悟新的东西机器还是有点问题,领悟就是思维与分析及感悟等多种行为组成的打破规则的东西，智能化就要求要有领悟能力,而不仅是学习能力

计算机科学与技术如何创新,计算机科学与技术专业创新能力的培养途径
weixin_39823676的博客
06-18 3364
【摘要】计算机科学与技术专业人才的培养,要以“创新精神和能力”的培养为主旨,这就要求我们树立“自由的”创新的校园环境,打造高效的师资队伍,改革教学理念和教学方式,开展课外科技创新活动,从而激发学生的学习兴趣,培养学生的创新精神和创新意识,开发学生的创新思维和创造潜能。【关键词】计算机科学与技术专业 创新能力 培养一、高校计算机专业人才培养现状1956年,哈尔滨大学首先创办了“计算装置与仪器”专业,...
语音增强 理论与实践 pdf_初中英语语音教学策略研究 （结题报告）
weixin_39819152的博客
12-14 1325
初中英语语音教学策略研究【摘要】语音教学作为外语教学的重要组成部分，受到越来越多的重视。初中基础语音教学也是新课程标准中极为重视的一块。在教学过程中，笔者发现班级学生的语音掌握不理想，因此对班级学生进行了语音测试。为探索如何进行语音教学，笔者就音标教学，字母组合教学，音节教学，句群教学四个语音方向搜集了教学案例，进行了策略研究，并制定了语音教学的措施。实施分为三个阶段进行。完成后对学生的语音状况进...
“算法不行，干啥都不行！”面试官：面试基本都会考这点！
AI科技大本营
02-04 751
无论你是 Java，Python，还是 PHP，面试总逃脱不了一个问题：算法！据统计，各大厂笔试平均通过率只有 10%~20%，基本都折在了算法上。滴滴出行笔试通过率为 18.2%；腾讯秋...
算法基础篇(12)------理性
对半独白
04-23 706
算法基础系列的讲解转眼间便迎来了尾声，话说这十二期似乎变成了一次OI培训。一些用户朋友不禁会问，在平时的工作之中，研发工程师接触工程较多，数据工程师接触大算法较多；而无论是研发还是数据，基本上鲜有用到这些基础算法的时候。既然如此，我们为什么需要去了解它们，尤其是在面试的时候还把它们当做考查的重点方面呢？抱着这个疑问，本文将从理性的角度出发，给基础算法正本清源，帮助大家理一理它的重要性。
从死记硬背到理解性记忆：我的MySQL八股文顿悟时刻
ActiveFairy的博客
05-13 358
在经历三周Java实习简历投递无果后，作者从焦虑转为平静，并在背八股文时发现理解性记忆的重要性。通过深入探讨SQL中的EXISTS与IN的区别，作者领悟到理解本质比机械记忆更为关键。这种理解性记忆不仅使性能差异变得清晰，还能在编写复杂查询时自然选择最优解。作者建议，学习时应追问原理、关联实际场景，并允许自己慢下来，因为深入理解一个知识点比速记多个更有效。最后，作者鼓励读者坚持学习，将每一步都视为向目标迈进的重要一步。
【通俗理解】领悟现象与回路效率的数学模型：开始时，模型可能只会“死记硬背”训练集的内容，但随着训练的深入，它逐渐学会了如何“举一反三”，具备了泛化能力
神经美学_茂森的博客
12-25 1433
领悟现象 #回路效率 #神经网络 #泛化能力 #记忆回路 #泛化回路 #梯度下降 #数据集大小。
领悟-关于学习方法的剖析与提升
ex_xyz的博客
05-07 863
分享一下我的学习手法理念和规划
谷歌发现大模型「领悟」现象！训练久了突然不再死记硬背，多么痛的领悟
人工智能学家
08-13 187
来源：量子位 | 公众号 QbitAI哪怕只有几十个神经元，AI也能出现泛化能力！这是几个谷歌科学家在搞正经研究时，“不经意间”发现的新成果。他们给一些很简单的AI模型“照了个X光”——将它们的训练过程可视化后，发现了有意思的现象：随着训练时间增加，一些AI会从“死记硬背”的状态中脱离出来，进化出“领悟力”（grokking），对没见过的数据表现出概括能力。这正是AI掌握泛化能力的关键。基于此，几...
2023-10-25 精神分析-领悟新技术的错误做法-持续数年的错误做法-记录与分析
悟世之路
10-25 334
过去数年对于领悟技术, 采取的做法不能说是对达到目的毫无裨益，但是对突破技术和将技术融为自身这个目的来说, 没有达到。而且随着时间的流逝, 过去已经熟悉的技术, 竟然会被忘掉！就像是没有涉猎过一样！根本原因出在对技术的领悟的方式上, 为了不一次次的重蹈覆辙, 本文对于在突破技术的过程中所犯的这一致命错误做详细的记录！以避免后续一次次的重蹈覆辙.
揭秘LLM推理：AI如何从“背答案”进化到“会解题”？
最新发布
沉淀所学，分享所思，让热爱与成长同行。商务记录AI实战经验，助力开发者快速成长。 热爱AI，希望做出有影响力的技术成果。 技术点亮生活，分享连接价值与机会。 专注AI落地实战，陪你走好技术每一步。
07-21 3万+
摘要 大型语言模型（LLM）的推理能力是其迈向通用人工智能（AGI）的关键。本文探讨了通过后训练技术提升AI推理能力的两种核心方法：1）自我精炼（Self-Refine），通过“内在自精炼”（模型自我反思）、“外在自精炼”（调用外部工具验证）和“微调自精炼”（将修正经验内化为能力）提升逻辑严谨性；2）用于推理的强化学习（RL for Reasoning），将复杂问题类比为棋局，通过奖励机制优化推理路径，实现从“冷启动”到自主生成创新解法。以OpenAI o1和DeepSeek-R1为代表的模型，展示了AI从
小学数学数学故事提水记
09-09
孩子们在听故事的同时，能够自然而然地接触到数学问题，这种自然的学习过程比起死记硬背更能激发他们的学习热情。 综上所述，《提水记》通过一个简单的生活场景，成功地将数学知识与实际生活紧密结合，使得孩子们在...
动态规划核心思想与常见题型解析
文档通过作者童仁伟的亲身学习经历出发，以通俗易懂的语言揭示了动态规划的本质——即“状态的设计”与“状态之间的转移”，并强调理解远胜于死记硬背的重要性。文中指出，动态规划主要解决两类核心问题：最优化问题...
C++实践中的设计模式挑战与理解
设计模式的学习有助于理解和运用这些概念，从而避免陷入死记硬背的困境。 UML图，特别是类间关系图和时序图，是理解和应用设计模式的有力工具。理解这些图可以帮助读者直观地把握模式的结构和行为，作者通过实践...
感观与单一输入
basai1的专栏
03-30 1101
人的感观是容易造成错误的，而人的感觉是通不过不同的手段来完成的，比如，视觉，因为水的折射与参照物的不同，给人的距离感觉并不相同,而计算机现有的感观系统是单一的主要是键盘，不足以支持智能化的必要条件
三态的定义
basai1的专栏
03-08 1056
由于机器是出101010组成的而它只能表示肯定状态和否定状态，现有的机器逻辑是有最终结果的是或者否而人类的要是用状态来描述的话,他会有多种状态除了肯定状态和否定状态外,还有一种是不稳定状态，也就是说每个人都有其拟态（即不稳定状态）首先从人的判断力说起一般的判断能力不能达到大小50%的程度,也就是说人总是会出错的，而且常常出错,而现在的机器及其存储过程并不会出错,我们现在所要做的第一件事
穷举法与递归
basai1的专栏
03-11 1014
穷举法，是一种方法，在人的思维模式中，用的最多的方法，而机器与之相对的方法是递归，在定式智能化的方向中,人类做了很多工作,这些也是行之有效,机器的选择方式是固定的，人的选择方式是不定的,比如说，三个人二支筷子，同时吃一盘菜，这如果要机器来判断是不可能实现的,但是人会退而求其的次用其它方式来代替,比三个人轮流每人吃一口，这虽然并不十分符合题目，不失是一种好的解决方式，人的思维深度比不上机器，但是人的
驱动力
basai1的专栏
04-14 593
人类的发展与驱动力是密不可分的，是什么让人类总是向前发展是驱动力，那么驱动力有是什么呢，是传承，是文化，是理想...可能还有仅仅是过的好一点，人类的发展和驱动力是息息想关的，那么机器思绪呢，机器思绪的驱动力又是什么，所以机器智能也需要是一种驱动力，一种本能的东西，比如对电的依赖，也更长时间的电源，现在机器不明白自己的最低需求，不明白很多东西，所以现在的机器智能说白了还是一种人工智能。
换位思考与多种思维
basai1的专栏
04-14 527
为什么有些人对别人而言，他会受到欢迎，通过我的观察，这部分人有一个共通的地方，那个就是换位思考，就是站在别人的立场上去思考加上自己的立场，所以自己的容易被别人接受，而机器现在的思考方式是程式，线性思考，没有多种思维方式和换位思考等成熟的考虑模式和非定式思维能力
规则与思维
basai1的专栏
03-26 448
规则是一套制定的规矩，在计算机看来，这是不可打破的，或相对可打破，人的思维不依赖于规矩的，是可打破规矩的，所以需要去打破程式化的智能才能打破这种机械思维模式
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