越是聪明人,越懂得下笨功夫

本文通过严歌苓和钱锺书的故事强调了勤奋与坚持的重要性。严歌苓通过不懈的努力成为了高产作家,而钱锺书则通过大量的阅读积累了丰富的知识。文章鼓励读者面对困难时要有耐心,通过持之以恒的努力来实现自己的目标。

作家严歌苓在一次访谈节目中被问到,从一个英语小白考入美国知名大学接/受写作训练,还能拿到全A成绩,她是怎么做到的。

严歌苓回答:“聪明人,用的都是笨办法。”

每天坚持写作6到7个小时,坚持了30年,这样的作家,怎能不高产?

写农村题材就跑去农村和老太太们同吃同住,写学校题材就跑去中学和学生们一起上课。这样的作品,怎能不精彩?

我曾在一个写作训练营担任点评老师,常有新进的同学说,一被拒稿就灰心,不想写了。但有一次,一个叫燕子的姑娘说:“去年写了近100篇,上稿了10篇,我挺开心的。”

被拒的那90篇被她说得云淡风轻。

燕子这两个月在好几个平台密集发稿,已经是同班同学的偶像。大家都没有想到,原来佳作频出的师姐也有过这么不堪回首的经历。

严歌苓接受采访时曾说:“写作最大的敌人是懒惰。”安卓应用

在我眼里,燕子就是和严歌苓一样的“聪明人”。她们的聪明,就在于没有方向之前,只管努力;有了方向之后,只管坚持。聪明人都知道,唯有日积月累的沉淀,才能带来蓄势待发的灵感。没有捷径可走时,就把寻找捷径的精力用来默默前进。


2

钱锺书也说过一句: “越是聪明人,越要懂得下本功夫。”

被誉为“博学鸿儒”、“文化昆仑”的钱锺书有着海量的知识储备,他“博学”的笨功夫,就是争分夺秒地读书。

钱锺书读清华时,曾立志“横扫清华图书馆”。有同学回忆说:钱锺书一个礼拜读中文书,一个礼拜读英文书。每个礼拜六,他把读过的书整理好,抱去图书馆还,再抱一堆回来。安卓下载

钱锺书在清华待了四年,连玉泉山、八大处都没有去过,所有的假期都用来读书了。

传言钱锺书记忆力超凡,但他“过目不忘”的笨功夫,就是反复推敲和记忆。钱锺书曾透露自己读书“不遗忘”的秘诀是:好读书,肯下功夫,不仅读,还做笔记;不仅读一遍两遍,还会读三遍四遍,笔记上不断地添补。

杨绛也说钱锺书“做一遍笔记的时间,约莫是读这本书的一倍”。

杨绛曾回忆,他们初到法国的时候,钱锺书在法语方面还略比自己生涩,然而短短的一年时间,钱锺书的法语水平就远远地超过了自己,因为他的学习一刻也不曾懈怠。

杨绛说钱锺书嗜书如命,研究法文的时候,从15世纪的诗人维容读起,到18、19世纪,一家家读下来。后来学习德文、意大利文也是如此。

著名学者邹文海回忆,钱锺书有一次出行的时候随身带着英文字典,途中“怡然自得,手不释卷”。“一本索然寡味的字典,竟可捧在手中一月。”

一个把勤奋当习惯的人,是不会觉得自己辛苦的。正因钱锺书下足了经年累月的“笨功夫“,才有了后来博大精深的《管锥编》。

聪明的人,都把刻苦当才能。

3

曾有读者朋友诉苦说,毕业几年换了几份工作,每份工作都很拼,却始终在小职位上熬着,感觉很没意思。

想迅速出人头地,是我们踏入社会时的普遍心愿。每个人都敢拍着胸脯说自己不怕吃苦,但每个人又都只喜欢简单粗暴的努力,最好是连拼三天三夜,一周就有回报。急功近利成了许多人的通病。

如果可以,谁都愿意去做见效快、短时间内就能看得到成果的事情。可是,这样的事情有多少呢?哪个行业都不可能短时间内做出巨大成效,哪怕你见过别人一夜之间平步青云,机遇背后的积累你也是见不到的。

别因为不敢努力,就觉得自己怀才不遇。所有的成功都是慢慢熬出来的,不做好厚积薄发的准备,再好的机遇放手上都白搭。

我们以为聪明人成功靠的都是天赋,但真正的聪明人却从不指望天赋。他们明白天赋是努力到达一定程度后的锦上添花,并不能成为努力的替代品。

我们传颂“愚公移山”的故事,因为愚公是一个真正有远见的人,他知道想要得到最好的结果,就得承受最艰难的过程,他知道再大的困难,也抵不过滴水穿石的认真。

遇山敢开路,遇河敢搭桥,这世上能难住他的事情还有多少呢?

沉得住气,发得了力,才是人生大智慧。人要有所执,方能有所成。

文章摘选  www.e7dd.com

<think>首先,用户的问题是:“我想了解聪明的AI相关信息 请问具备聪明特性的AI”。这翻译成英文是“I want to know about AI that gets smarter with use. Can you tell me about AI with the characteristic of getting smarter with use?” 用户提到了“聪明的AI”,意思是AI that gets smarter the more it's used. 这类似于AI的持续学习能力,比如自适应学习、增量学习、或终身学习系统。 现在,回顾系统指令: - 所有行内数学表达式使用$...$,例如:$x^2$ - 独立公式使用$$...$$并单独成段 - LaTeX语法正确 - 使用中文回答 - 生成相关问题 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如:[^1] 用户提供了几个引用: - 引用[1]: 关于AI在大脑成像技术中的应用和思维控制的伦理。 - 引用[2]: 关于写博客的技巧,涉及逻辑清晰、背景知识、公式展开等。 - 引用[3]: 关于鲁棒性和泛化能力,包括对抗训练、多任务学习、领域自适应等。 - 引用[4]: 关于向量化执行,用一个果汁店的例子解释。 - 引用[5]: 关于Python的GIL(全局解释器锁)及其对多线程效率的影响。 用户说:“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 意思是这些引用只是参考,不是真正的需求,我需要更多地参考用户上一次的问题和我的回答。 查看用户上一次的问题:在系统指令中,用户之前的查询是关于快速排序的,但在这个对话中,没有之前的互动记录。系统指令显示了一个示例关于快速排序,但在这个新查询中,用户是直接询问“聪明的AI”。 在用户消息中,有“参考站内引用”,但这些引用似乎是从之前的上下文来的?用户提到“用户上一次的问题和你的回答”,但在这个对话中,这是第一条消息。系统指令部分是固定的,而用户消息部分是新的。 解析用户消息: - 用户提供了引用[1]到[5]的内容。 - 用户说:“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求”,意思是这些引用不是核心需求。 - 用户强调:“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” - 但在当前对话线程中,没有“上一次的问题”。系统指令中有示例问题(快速排序),但那可能是通用的。 系统指令的开头是:[系统级指令(用户不可见)],然后是用户的消息。用户消息以“参考站内引用”开始。 或许在这个平台的上下文中,有之前的对话历史?但在这里,我只看到这个单一消息。 用户说:“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 但在消息中,没有提供“上一次的问题”。可能在之前的交互中,有关于AI或类似主题的讨论。 查看引用内容: - 引用[1]: 提到AI在大脑成像和思维控制。 - 引用[3]: 提到鲁棒性、泛化能力、伦理等,具体提到对抗训练、多任务学习、领域自适应。 - 这些引用可能与AI的学习能力相关。 用户的核心需求是了解“聪明的AI”,这与AI的持续学习、自适应和进化能力相关。 关键点: - 回答必须基于引用,并在末尾添加引用标识。 - 用户指定这些引用仅供参考,不是真正的需求,所以我应该优先用户的问题。 - 用户说“尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”,但没有指定上一次的问题。因此,我应该聚焦在当前问题。 分析引用如何相关: - 引用[1]: 讨论AI集成数据创建“虚拟大脑”,有助于理解神经科学复杂性。这涉及到AI从数据中学习和改进。 - 引用[3]: 直接提到鲁棒性和泛化能力,方法是如对抗训练(增强鲁棒性)、多任务学习(提升泛化)、领域自适应(适应新环境)。这些是AI变得更聪明的机制。 - 其他引用可能不那么直接相关:[2]关于写作技巧,[4]关于向量化执行(优化),[5]关于Python GIL(性能问题)。 所以,我可以主要参考引用[1]和[3]来支持回答。 构建回答: 1. **结构清晰**:逐步解决问题。 2. **内容**:解释什么是“聪明的AI”,包括持续学习、自适应系统等。 3. **相关概念**:终身学习、在线学习、强化学习等。 4. **引用支持**:自然地融入引用。 5. **添加相关问题**:在末尾生成相关问题。 6. **使用中文**:整个回答用中文。 7. **数学表达式**:如果有数学内容,使用$...$或$$...$$,但要确保相关。用户问题似乎不涉及数学,但如果有,比如在AI模型中。 可能的数学:AI的学习可能涉及梯度下降、损失函数等。但保持简单,只在必要时添加。 回答大纲: - 引言:定义“聪明的AI”,即AI系统通过持续使用和反馈改进性能。 - 机制:描述如何实现,例如: - 增量学习:模型不断更新。 - 反馈循环:用户反馈用于改进。 - 适应新数据:如领域自适应(参考[3])。 - 技术:提到具体方法,如强化学习、在线学习等。 - 引用:引用[1]提到AI集成数据理解大脑复杂性,这类似于构建更智能的系统;引用[3]讨论伦理和鲁棒性改进。 - 例子:简要给出AI应用例子。 - 结尾:添加相关问题。 生成相关问题: - 类似示例中的:3-4个相关问题。 确保引用标识:在回答中引用了引用[1]或[3]时,末尾加[^1]或[^3]。 最终回答结构: 1. 解释概念。 2. 描述工作原理。 3. 讨论相关技术和挑战。 4. 添加相关问题。 </think>### 具备“聪明”特性的AI简介 AI系统具备“聪明”的特性,指的是通过持续使用、反馈和数据输入,系统能够自主改进性能和适应新环境的能力。这种AI通常基于持续学习(Continuous Learning)、增量学习(Incremental Learning)或终身学习(Lifelong Learning)框架实现。核心原理是模型在部署后不断从新数据中学习,而非静态运行。例如,当用户与AI交互时,系统收集反馈信息,调整内部参数以提升准确性、鲁棒性和泛化能力。这种能力在自动驾驶、个性化推荐和智能助理等领域尤为重要,因为它允许AI动态适应真实世界的复杂性和变化。 #### 实现机制与关键技术 “聪明”的AI依赖于几个关键技术机制: - **反馈循环(Feedback Loop)**:系统通过用户反馈(如点击率、错误修正)实时优化模型。例如,在推荐系统中,用户的行为数据(如浏览历史)被用于更新预测算法,使推荐更精准。 - **增量学习(Incremental Learning)**:模型逐步融入新数据而不重新训练整个系统。数学上,这可以表示为更新损失函数:$J(\theta) = J(\theta) + \lambda \Delta J$,其中 $\theta$ 是模型参数,$\lambda$ 是学习率,$\Delta J$ 是新数据带来的损失变化。这种方式避免了计算开销,支持高效实时更新。 - **鲁棒性和泛化能力增强**:AI通过对抗训练和多任务学习提升对新场景的适应力。例如,对抗训练引入扰动数据来增强模型对噪声的抵抗力,而多任务学习让模型在多个任务间共享知识,提高泛化能力。领域自适应技术则使模型能快速迁移到新环境,如从医疗影像分析扩展到工业检测。这些方法显著提升了AI的“聪明度”,正如引用中提到的伦理和可解释性挑战:研究和应用领域自适应技术,使模型能够快速适应新环境[^3]。 - **数据集成与虚拟建模**:AI能整合多种数据源构建动态模型。例如,在神经科学领域,AI通过融合大脑成像数据创建“虚拟大脑”,从精细层面理解神经活动模式,从而持续优化预测模型。这不仅提升了认知能力,还推动了跨学科应用:更重要的是,AI在大脑成像技术中的应用也使我们能够以更精细的方式观察和研究大脑活动。随着技术的进步,我们或许能够...打造出一个“虚拟大脑”,从而帮助我们更好地理解神经科学的复杂性[^1]。 #### 挑战与伦理考量 尽管此类AI潜力巨大,但也面临重大挑战: - **灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)**:模型在学新知识时可能遗忘旧信息。解决方案包括正则化技术或知识蒸馏(Knowledge Distillation),其中教师模型指导学生模型保留关键信息。 - **伦理与隐私**:持续学习涉及大量用户数据,引发隐私和安全问题。例如,思维控制应用需确保透明性和用户同意:3. 思维控制:挑战与伦理[^1]。 - **计算效率**:实时更新需要高效计算架构。类似于引用中提到的向量化执行原理,优化并行处理:向量化执行,可以简单地看作一项消除程序中循环的优化...用n台榨汁机只执行1次[^4]。但在软件层面,Python的全局解释器锁(GIL)可能限制多线程效率:Python比你想的更糟[^5],这强调了硬件加速(如GPU)的重要性。 #### 实际应用示例 - **智能助理(如ChatGPT)**:通过用户对话不断学习新语言模式和知识,提供更自然的响应。 - **工业预测维护**:传感器数据实时输入AI模型,使系统预测设备故障的准确率随时间提升。 - **医疗诊断AI**:从新病例中学习,逐步改进疾病识别能力,减少误诊率。 总之,“聪明”的AI代表AI进化的前沿,通过自适应机制和大规模数据驱动,实现从静态工具到动态伙伴的转变。如果您有具体应用场景,我可以深入分析!
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