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他的辦法是，仔細審閱這篇論文的輔助材料（supporting material）蚂夕，直到他掌握了相關的知識基礎迅诬、足以理解其中的艱深想法為止。費曼技巧婿牍，亦同此理。對付一個知識枝節(jié)繁雜如發(fā)絲惩歉、富有內(nèi)涵的想法等脂，應該分而化之，切成小知識塊撑蚌，再逐個對付上遥，你最終能填補所有的知識缺口，否則争涌，這些缺口將阻撓你理解這個想法粉楚。---按這個思路，大概是將知識分解成能理解的最小單位亮垫，積累成塊拼接成基礎模软，但分解理解的前提是可以被記錄，人的瞬間記憶有限饮潦，計算機的處理器外圍緩存卻可以有限的擴展燃异，如果有一個難理解的知識是被不可記錄的知識點組成的，這個機器就需要擴展發(fā)明出新的助記符了继蜡，而C一般是要先申明存儲的變量回俐，所以計算機對于收斂的問題可以以光速處理信息，對于擴展問題無法得到收斂解稀并，也許這是機器學習的圖靈聊天問題中仅颇，機器智能能無限的在已知聊天中像一個聊天的人，卻無法跨越這個限定碘举，除非她發(fā)明出聊天以外的聊天記錄文字含義忘瓦，達到擴展知識的能力，所以現(xiàn)在的機器只能是限定內(nèi)的人工機器智能

終極學習法——費曼技巧（超級干貨Ｅ咕恪）轉載

那么政冻，費曼技巧到底是什么呢？ 這要從費曼說起线欲。費曼明场，全名理查德·費曼，美國著名物理學家李丰，于1965年獲得諾貝爾物理獎苦锨。在沉迷于美妙的物理世界的同時，他還熱衷于教育事業(yè)，喜歡向...

魯言

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