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09.03.202504:15
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24.02.202502:46
为什么越看别人的简历，越像一个prompt...我有一个想法😜，谁拿去试试做提示词的效果如何？
#灵感 #AI #Prompt
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22.02.202518:33
妈了个sb抖音，你TM大数据给老子推这个？老子搜都没搜过找工作。我rnmmp
#吐槽 #sb #抖音
#吐槽 #sb #抖音
22.02.202513:29
过两年应该就用不上了
22.02.202513:28
你！就你！去干掉那个极域教室！
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1U8N3eSEgL/?share_source=copy_web&vd_source=4b4f698218876e58b9100054f3ed5479
#技术 #有趣 #b站 #黑客公主夕夕
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#技术 #有趣 #b站 #黑客公主夕夕
21.02.202516:40
百度网盘有点恶心阿，SVIP还是5G上传比我下载还慢，回头研究一下解决方案。
#吐槽 #待办 #问题方案
#吐槽 #待办 #问题方案
21.02.202516:29
完蛋了，已经不太想动这个标签列表了😂等后期再优化一下吧。先插个眼。
#吐槽 #插眼
#吐槽 #插眼
21.02.202516:25
时间是最好的护城河，其实以现在的难度，没有什么捷径，再厉害的人都是花时间维出来的，你花大量时间做的成果，长的本事，就是谁也抢不走的，和你同等天赋的人想战胜你，至少要付出对等的时间，那如果他们设有足够的耐心和毅力，而你的护城河已经建成，你就一定是百战百胜。——【一高数】
视频链接： https://www.bilibili.com/video/BV16hAeehEM7/?share_source=copy_web&vd_source=4b4f698218876e58b9100054f3ed5479
10:15
#语录 #励志 #b站 #一高数
视频链接： https://www.bilibili.com/video/BV16hAeehEM7/?share_source=copy_web&vd_source=4b4f698218876e58b9100054f3ed5479
10:15
#语录 #励志 #b站 #一高数
21.02.202516:18
这个视频探讨了一个有趣的认知现象，即“刷题时想得越多，考试时反而考得越差”，并从人工智能的角度来反向解释人类思维。这种现象可以结合**认知负荷理论（Cognitive Load Theory）**和**模式匹配（Pattern Matching）**来理解，甚至可以借鉴到AI训练和考试准备中。
### 1. 认知负荷与工作记忆的限制
人类的**工作记忆**（Working Memory）容量有限，在考试时如果试图主动回忆过多的细节，可能会导致认知负荷过重，影响流畅性和反应速度。这类似于 AI 训练中的“过拟合”（Overfitting）问题：
- 刷题时过度思考**：过度关注每个题目的细节，而非形成稳固的知识框架。
- **考试时的认知负荷**：考试环境压力增加，大脑如果依赖记忆而非直觉模式匹配，反而可能因为信息超载而影响答题效率。
### 2. **AI 反向启发：模式匹配 vs. 逐步推理
AI 的训练通常分为**模式匹配（Pattern Matching）**和**逻辑推理（Logical Reasoning）**两种：
- 人类初学时**，像 AI 的“监督学习”阶段，先依赖大量刷题建立基本的知识模式。
- **高手阶段**，更像是“强化学习”（Reinforcement Learning），依赖经验和直觉快速决策，而不是一题一题地推理。
在考试中，过度依赖推理（尤其是短时间内逐步推理）可能会让大脑计算量过大，导致考试表现下降。高手往往依靠直觉快速匹配答案，而不是重新计算所有可能性。
### 3. **解决方案：形成自动化反应
针对考试，我们可以从 AI 的训练方法中借鉴：
1. 减少低效刷题，建立知识框架**：关注“题型模式”和“解题思维”而非机械记忆答案。
2. **刻意练习（Deliberate Practice）**：将知识点分解成小块，进行高效训练，让解题模式成为**条件反射**，而非强行记忆推导过程。
3. **模拟真实环境**：考试时高压状态下，大脑的模式匹配能力远胜于复杂推理，平时训练时要习惯在压力下快速作答。
### 4. **对 CATTI 备考的启发
你正在准备 CATTI 三级口译考试，翻译能力的提升也和这个原理相通：
- **避免“翻译时过度思考”**：考试时如果试图把所有语法、词汇都逐个推敲，反而容易卡壳，影响流畅度。
- **建立“直觉化”转换能力**：通过大量训练，使语言转换变成自动化反应，而不是依赖逐字翻译。
- **强化短时记忆匹配**：在听到关键词时迅速联想到熟悉的译法，而不是重新构造每句话的语法结构。
这个视频的观点很值得借鉴，你可以结合 AI 学习的理念，优化你的学习和备考方式，让反应更自然、高效。
### 1. 认知负荷与工作记忆的限制
人类的**工作记忆**（Working Memory）容量有限，在考试时如果试图主动回忆过多的细节，可能会导致认知负荷过重，影响流畅性和反应速度。这类似于 AI 训练中的“过拟合”（Overfitting）问题：
- 刷题时过度思考**：过度关注每个题目的细节，而非形成稳固的知识框架。
- **考试时的认知负荷**：考试环境压力增加，大脑如果依赖记忆而非直觉模式匹配，反而可能因为信息超载而影响答题效率。
### 2. **AI 反向启发：模式匹配 vs. 逐步推理
AI 的训练通常分为**模式匹配（Pattern Matching）**和**逻辑推理（Logical Reasoning）**两种：
- 人类初学时**，像 AI 的“监督学习”阶段，先依赖大量刷题建立基本的知识模式。
- **高手阶段**，更像是“强化学习”（Reinforcement Learning），依赖经验和直觉快速决策，而不是一题一题地推理。
在考试中，过度依赖推理（尤其是短时间内逐步推理）可能会让大脑计算量过大，导致考试表现下降。高手往往依靠直觉快速匹配答案，而不是重新计算所有可能性。
### 3. **解决方案：形成自动化反应
针对考试，我们可以从 AI 的训练方法中借鉴：
1. 减少低效刷题，建立知识框架**：关注“题型模式”和“解题思维”而非机械记忆答案。
2. **刻意练习（Deliberate Practice）**：将知识点分解成小块，进行高效训练，让解题模式成为**条件反射**，而非强行记忆推导过程。
3. **模拟真实环境**：考试时高压状态下，大脑的模式匹配能力远胜于复杂推理，平时训练时要习惯在压力下快速作答。
### 4. **对 CATTI 备考的启发
你正在准备 CATTI 三级口译考试，翻译能力的提升也和这个原理相通：
- **避免“翻译时过度思考”**：考试时如果试图把所有语法、词汇都逐个推敲，反而容易卡壳，影响流畅度。
- **建立“直觉化”转换能力**：通过大量训练，使语言转换变成自动化反应，而不是依赖逐字翻译。
- **强化短时记忆匹配**：在听到关键词时迅速联想到熟悉的译法，而不是重新构造每句话的语法结构。
这个视频的观点很值得借鉴，你可以结合 AI 学习的理念，优化你的学习和备考方式，让反应更自然、高效。
21.02.202516:14
【【漫士】为什么刷题想得越多，考得反而越差？】
视频链接： https://www.bilibili.com/video/BV1D362YpEGL/?share_source=copy_web&vd_source=4b4f698218876e58b9100054f3ed5479
为什么刷题想得越多，考得反而越差？这个是一个用人工智能专业知识来反向解释人类思维的视频。想法非常意思，值得借鉴于参考。
#人工智能 #思维模型 #视频 #b站 #漫士沉思录
视频链接： https://www.bilibili.com/video/BV1D362YpEGL/?share_source=copy_web&vd_source=4b4f698218876e58b9100054f3ed5479
为什么刷题想得越多，考得反而越差？这个是一个用人工智能专业知识来反向解释人类思维的视频。想法非常意思，值得借鉴于参考。
#人工智能 #思维模型 #视频 #b站 #漫士沉思录
21.02.202515:17
项目地址：https://github.com/wisupai/e2m
E2M：全格式Markdown转换工具
E2M 是一个 Python 库，采用 Parser-Converter 架构，支持多种文件格式（DOC、DOCX、EPUB、HTML、PDF、PPT、MP3、M4A等）解析并转换为 Markdown 格式。
核心架构：
* 解析器：提取文件中的文本和图像数据。
* 转换器：将提取的数据转换为标记格式（Markdown）。
目标： 提供高质量数据，助力 检索增强生成（RAG） 及 AI 训练/微调，打破训练数据匮乏的瓶颈。
#项目 #工具 #MarkDown #数据处理 #b站 #ZarekTech
E2M：全格式Markdown转换工具
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核心架构：
* 解析器：提取文件中的文本和图像数据。
* 转换器：将提取的数据转换为标记格式（Markdown）。
目标： 提供高质量数据，助力 检索增强生成（RAG） 及 AI 训练/微调，打破训练数据匮乏的瓶颈。
#项目 #工具 #MarkDown #数据处理 #b站 #ZarekTech
