自己的思考顿悟

最新推荐文章于 2025-06-17 17:15:58 发布
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博主在昨晚的思考中意识到，相对于技术高手，他的优势可能在于独特的领悟力。ylxwyj老师的一番话让他豁然开朗，博客分享了这一认知转变的过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

昨天晚上也一直在思考，相对于这些真正的高手，我有什么优势呢？直到我看到ylxwyj老师一席话以后，我顿悟了。

林震南
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顿悟与类比：知识的桥梁
AI架构师小马
02-17 798
在知识爆炸的时代，人类面临着海量信息的挑战。如何高效地获取、理解和应用知识，成为至关重要的课题。顿悟和类比作为人类认知的重要机制，在知识获取和迁移中发挥着关键作用。顿悟是指在瞬间获得深刻的理解或洞察，而类比则是将已知知识应用于新情况的思维方式。人工智能领域近年来取得了显著进展，特别是深度学习技术的突破，使得机器能够学习和处理复杂数据。然而，人工智能系统仍然缺乏人类的认知能力，例如顿悟和类比。如何赋予人工智能系统顿悟和类比的能力，是人工智能领域的重要研究方向。
一文解读DeepSeek-R1论文技术突破点：纯强化学习训练带给模型顿悟的推理思考能力
my_name_is_learn的博客
02-17 1205
DeepSeek-R1:纯强化学习训练带给模型顿悟思考推理能力
日常小顿悟：对自己的思考
小蜗牛764号的博客
01-06 284
对自己的思考说明对自己的分析今天的感悟让有一段时间的想法实施吧结语 说明 为什么是对自己思考呢？自上次下定决心继续学习java和python后却没有去学，又匆匆荒废了几天。这几天有考试，考试前有几天可以复习。但这几天又荒废了，我又追了很多番，每天花了很多时间都是在看动漫，现在还精神恍惚。有时间却没有拿来复习，也没有拿来学习自己的java和python。若努力一点，勤奋一点，落下的博客指标也超前完成...
创新两大思维方式：顿悟与渐悟
u013669912的博客
08-02 1640
…
于祺明：试论科学顿悟与思维方法
u013669912的博客
08-16 1107
…
记录一下近期自己的顿悟
weixin_33884611的博客
08-26 100
转去年自己写的此个话题是非常难说的，不是说不能说，是有时候说不清楚，感悟这东西，太难形容了，再加上自己的词汇有效，就更了，但近期几日读了南怀瑾先生的“人生的起点和终站”，一下子激起了感悟的引子，以前从有主观思考意识的时候，总是时不时会有一些乱七八糟的想法，那时候还小，只是感觉自己还是无法说清楚，也不能说清楚。虽着年龄的增长，发现自己在这方面的还是有许多潜在心理需求，这可能就是...
洗澡顿悟记
三人行必有我师,手写三行必有所悟
01-23 927
今天洗澡时，思考了一下三大哲学基本问题，突然意识到： 我们所见的世界是以量子为基础的，是不连续的，从逻辑上来说这是没问题的，也是必须的，因为如果底层是连续的，会导致一个基本的问题：物质无法保持状态（或者边界），当然也就不会有我们这个具有可测态的世界。但从逻辑上这种量子化的底层也会导致另外一个逻辑问题，那就是这些离散量的之间是什么？我觉得目前最能解释世界的弦理论也同样面临着这个问题，那就是弦之间是什...
大模型知识涌现现象、顿悟现象
ccsxwq的博客
05-19 207
大模型的知识涌现现象指的是模型规模达到一定阈值之后，模型涌现出前所未有的能力。引起知识涌现现象的原因是随着模型规模的扩大，参数交互的密度也在逐渐变大，当达到某个阈值之后，模型就有了其它的能力。知识涌现现象往往是不能够预测的。大模型的顿悟现象可以视为知识涌现现象的一个子类，指的是模型性能的突然提升，通过实现是可以观察到的。
今日顿悟一
gnszcyc的博客
03-07 146
今日顿悟：读书、学习，不是简单的知识积累，而是把自己重养一遍，是一个生命对另一个生命的唤醒，父母读过的每本书，都会让自己活出更多的爱和乐观，变成别人眼中的星光。在这个快节奏的时代，读书是性价比最高的自我投资。当我们用经典著作替代无效社交，用深度思考置换焦虑内耗，就会明白：真正的成长从来不是外界的施舍，而是内在的觉醒。如果你想干一件事就先去干，哪怕做的很烂，哪怕一点都不完美，一个粗糙的开始就是最好的开始。一个粗糙的开始就是最好的开始！人生最深刻的蜕变，往往始于最安静的翻书声。读书，才是最值得坚持的长期主义。
熵增定律：让无数人瞬间顿悟的思维方式
Oner.wv的专栏
05-11 3363
在《三体》系列中，曾有过一段这样的描述——”人类用计算机模拟假如地球不曾出现生命的模样，结果看到的是地球的地貌和现在都完全不一样，其实就是自然之力有无序的趋势，而生命之力会导致有序。“其实...
瞬间·顿悟作文.doc
01-26
首先，"瞬间·顿悟"这一主题，揭示了生活中那些突然的领悟和理解，这与编程或解决问题时的"灵光一闪"相似，即在长时间的思考和尝试后，突然找到问题的关键所在。 作者提到“人生的钥匙永远留在你的手上”，这与IT...
逻辑思维及形象思维的区别及联系.doc
09-26
通过逻辑思维，我们可以更有条理地表达自己的观点，避免混淆和误解。同时，学习逻辑学也能提高我们的批判性思维能力，让我们能够识别和纠正错误的推理，辨别真假信息，从而做出明智的选择。 总的来说，逻辑思维和...
【笔记】MSYS2 的 MinGW64 环境中正确安装 Python 相关环境管理工具 （Poetry、Virtualenv、Pipenv 和 UV）
love530love的博客
06-17 711
本笔记将记录我们在 MSYS2 的 MinGW64 环境中安装 Python 及相关的环境管理工具的过程，包括 Poetry、Virtualenv、Pipenv 和 UV。这些工具将帮助我们更好地管理 Python 项目和依赖。通过上述步骤，我们可以在 MSYS2 的 MinGW64 环境中成功安装 Python 及相关的环境管理工具。这些工具将为我们提供强大的依赖管理和虚拟环境支持，帮助我们更高效地管理 Python 项目。对于 Hatch 的安装，我们可能需要考虑在其他环境中使用。
Qt开发：XML文件读取、滚动区域控件布局与多Sheet Excel保存的界面设计实例
07-24
内容概要：本文介绍了基于Qt框架的界面设计例程，重点讲解了三个主要功能模块：一是利用XML文件进行配置信息的读取并初始化界面组件；二是实现了滚动区域内的灵活控件布局，在空间不足时自动生成滚动条以扩展显示范围；三是提供了将界面上的数据导出到带有多个工作表的Excel文件的功能。文中还提及了所用IDE的具体版本（Qt Creator 4.8.0 和 Qt 5.12.0），并且强调了这些技术的实际应用场景及其重要性。 适合人群：对Qt有初步了解，希望深入学习Qt界面设计技巧的开发者。 使用场景及目标：适用于需要快速构建复杂用户界面的应用程序开发，特别是那些涉及大量数据展示和交互的设计任务。通过学习本文提供的案例，可以提高对于Qt框架的理解，掌握更多实用技能。 其他说明：为了帮助读者更好地理解和实践，作者推荐前往B站观看高清的教学视频，以便于更直观地感受整个项目的开发流程和技术细节。
锂电池保护板方案：中颖SH367309原理图与PCB源代码详解及应用技巧
07-24
基于中颖SH367309芯片的锂电池保护板设计方案，涵盖原理图解析、PCB布局优化、硬件选型要点以及软件编程技巧。重点讨论了电流检测精度、过压保护阈值设定、通信协议处理和温度传感器布置等方面的实际开发经验和技术难点。文中还分享了一些实用的小贴士，如采用星型接地减少干扰、利用过孔阵列降低温升、为MOS管增加RC缓冲避免高频振荡等。 适合人群：从事锂电池管理系统(BMS)开发的技术人员，尤其是有一定硬件设计基础并希望深入了解具体实现细节的工程师。 使用场景及目标：帮助开发者掌握锂电池保护板的关键技术和常见问题解决方案，确保产品在各种工况下都能安全可靠运行，同时提高系统性能指标如效率、响应速度和稳定性。 阅读建议：由于涉及较多底层硬件知识和实战案例，建议读者结合自身项目背景进行针对性学习，在遇到类似问题时能够快速定位原因并找到有效对策。此外，对于初学者来说，可以从简单的电路搭建开始逐步深入研究复杂的功能模块。
PHP资格证书查询系统：基于FastAdmin框架的二维码生成与表单验证
07-24
内容概要：本文介绍了基于PHP开发的资格证书查询系统，详细阐述了其核心功能和技术实现。系统主要功能包括自动生成二维码、支持导入导出功能、表单验证以及手机端查询和后端登录编辑。该系统采用FastAdmin框架开发，确保了高效的开发流程和良好的用户体验。此外，文中还提到了系统所需的环境要求，如PHP版本需>=7.1且<=5.5.3，支持InnoDB引擎和伪静态设置。最后，通过一段PHP代码示例展示了如何实现自动生成二维码的功能。 适合人群：具备一定PHP开发经验的技术人员，尤其是对FastAdmin框架感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要管理和查询资格证书的企业和个人。目标是提高证书管理效率，增强用户体验，确保数据安全。 其他说明：该系统不仅实现了基本的证书管理功能，还通过引入二维码技术和表单验证提升了系统的实用性和安全性。
PLC与ETHERCAT总线控制的H5U程序框架详解及其广泛应用
最新发布
07-24
H5U程序框架，这是一个针对PLC系统（如汇川、三菱、台达等）的通用模板，特别强调了对ETHERCAT总线的应用。文章解析了气缸控制、轴控制的状态机逻辑以及故障恢复机制，并展示了清晰的注释和硬件抽象层的设计。气缸控制部分涵盖了伸出、缩回、报警等功能，而轴控制则细分为多个步骤，包括通讯建立、使能、JOG、绝对定位等。此外，文中提供了具体的代码片段来解释各个功能模块的工作原理。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要理解和实施PLC控制系统的人群。 使用场景及目标：①帮助工程师快速掌握H5U程序框架的使用方法；②为实际工程项目提供可靠的代码参考；③提高PLC程序的可移植性和维护性。 其他说明：该框架因其良好的设计和详细的注释，在工控圈中备受推崇，被认为是‘万金油’级别的解决方案。
c语言学生信息系统.zip
07-24
C语言项目源码
嵌入式系统开发_51单片机_STC89C52RC芯片_KeilC51开发环境_Proteus仿真_数码管显示_矩阵键盘输入_定时器中断_PWM脉宽调制_串口通信_EEPROM存储_.zip
07-24
嵌入式系统开发_51单片机_STC89C52RC芯片_KeilC51开发环境_Proteus仿真_数码管显示_矩阵键盘输入_定时器中断_PWM脉宽调制_串口通信_EEPROM存储_.zip
R1顿悟现象
03-17
### 关于DeepSeek-R1中的“顿悟”现象 “顿悟”现象（Aha Moment）是指在DeepSeek-R1的训练过程中观察到的一种特殊的学习行为。具体而言，在这一阶段，模型表现出一种自发的能力来重新评估其先前的行为决策，并对其进行优化调整[^1]。这种能力类似于人类在解决问题时突然获得灵感的过程，即通过回顾已有的信息并形成新的见解。 #### 自发性的学习机制 该现象的核心在于模型能够自主识别之前策略中存在的不足之处，并基于当前的知识水平改进这些策略。这表明即使是在无监督或强化学习环境中，AI也具备一定的自我修正能力。此特性不仅增强了算法解决复杂任务的效果，还揭示了RL（Reinforcement Learning, 强化学习）方法可能蕴含更深层次的认知模拟潜力。 #### 技术背景支持 为了实现上述效果，DeepSeek团队采用了GRPO（Gradient Regularized Policy Optimization），这是一种梯度正则化的策略优化技术[^2]。它通过对策略更新过程加入额外约束条件，使得整个训练流程更加稳定和平滑，从而促进了诸如“顿悟”这样的高级认知特征的发展。 ```python def grpo_update(policy_network, critic_network, states, actions, rewards): """ A simplified example of how GRPO might be implemented. Args: policy_network (nn.Module): The actor network to update. critic_network (nn.Module): The critic network used for evaluation. states (Tensor): Batched state inputs from the environment. actions (Tensor): Corresponding batched action outputs taken by agent. rewards (Tensor): Rewards received after taking those specific actions. Returns: loss_policy (float): Loss value associated with updating the policy. """ predicted_values = critic_network(states).detach() advantages = compute_advantage(rewards, predicted_values) old_log_probs = policy_network.log_prob(actions) new_log_probs = policy_network.forward(states).log_prob(actions) ratio = torch.exp(new_log_probs - old_log_probs) surrogate_objective = torch.min( ratio * advantages, torch.clamp(ratio, 1.0 - EPSILON_CLIP, 1.0 + EPSILON_CLIP) * advantages ) entropy_bonus = ENTROPY_COEFFICIENT * (-new_log_probs.mean()) # Add gradient regularization term here as part of total objective function grad_reg_term = calculate_gradient_regularization(policy_network.parameters()) final_loss = -(surrogate_objective + entropy_bonus + LAMBDA_GRADIENT_REGULARIZATION * grad_reg_term) optimizer.zero_grad() final_loss.backward() optimizer.step() return float(final_loss.item()) ``` 以上代码片段展示了一个简化版的GRPO更新逻辑，其中包含了计算优势函数、构建代理目标以及应用熵奖励和梯度正则项等多个重要环节。 #### 对未来研究的意义 “顿悟”现象的研究对于深入探索人工智能如何模仿甚至超越人类思维模式具有重要意义。一方面，它可以启发我们设计更为高效的机器学习架构；另一方面，则有助于解答关于智能本质的一些哲学层面的问题——例如意识是否可以被完全还原为物理规律等问题。
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