走马兰台的感悟:先把书读厚,再把书读薄。
华罗庚先生说:「先把书读厚,再把书读薄。」 懂的都懂!不懂的,今天看见这篇文章,有福啦。今日感悟:学习与理解的关键就是「先把书读厚,再把书读薄。」。它不仅仅是学习的技巧,更是一种认知的哲学—通过扩展与提炼,我们得以掌握知识的核心。所谓「读厚」,是搜集、探索,将知识体系尽可能丰富化;而「读薄」,则是抽象、压缩,化繁为简,抓住事物的本质。这是一个很好的方法论,学得好,用的好。任何时候都能发挥作用。它不仅适用于大学课程学习,也在科学研究与智能发展的过程中得到了很好的实践输出。比如说,在人工智能领域,Ilya Sutskever的直觉深刻地诠释了「读厚」与「读薄」的智慧。他早期提出「扩大模型规模可以带来更好的结果」的观点,现在被称为「扩展法则」(Scaling Law)。起初,这一观点曾受到Hinton等学术前辈的质疑,认为单纯依赖规模扩展是规避复杂问题的一种偷懒。但事实证明,Ilya的直觉是对的:驱动人工智能领域飞速发展的,不仅是创新的模型架构(例如Transformer),更重要的是野蛮堆积GPU算力和无限的数据输入(包括人类导师反馈)。 这种模式与我们阅读和学习知识的过程何其相似!在学习初期,我们需要「读厚」,将知识点尽可能铺展开来。这一阶段,既是认知的延展,也是思维的训练。而当掌握了足够多的信息后,我们开始尝试「读薄」—通过整合、总结与提炼,找到隐藏在知识中的核心规律。人类智慧的进步,正是通过这种反复的「扩展」与「压缩」循环,咱中国的武侠小说早已提过,「左脚一踩右脚尖,噌,右脚又一踩左脚脚尖,噌噌噌,这叫燕子三抄水,螺旋串天猴!」 。。。 水吧,是水,但话水,理不水啊。人家可是确确实实作出了gpt! 在2011年的一次合作中,Ilya与Hinton以及另一位学生James Martins共同撰写了一篇论文,尝试使用维基百科的数据预测下一个HTML字符。尽管他们无法完全确认模型是否真正「理解」了数据内容,但从结果来看,这些模型展现出了一种类似理解的能力。这种能力,源于模型在大规模数据中寻找和编码共性结构的能力。归根结底,无论是人类还是机器,理解的本质是对信息的压缩与提炼。大模型并不是一味地储存所有信息,而是将复杂的内容化繁为简,通过找到共性结构来构建高效的知识表示。 压缩知识,是理解的关键。 Hinton曾说,具有卓越直觉的人往往不会轻信一切信息,而是选择性地吸收与自身认知框架相符的内容。这种「过滤」机制并不是对外界信息的排斥,而是构建清晰思维框架的必经之路。只有具备强大的认知体系,才能以有限的注意力从无穷的信息中抓住本质。这种方法与人工智能训练模型的过程如出一辙:模型在面对海量数据时,必须「拒绝无用信息」,通过训练建立对问题的结构化理解。 今天的GPT模型正是这一哲学的产物。它在训练中经历了人类所能想象的「读厚」过程—通过摄取大量的文本数据,建立起复杂的关联网络;然后再在推理阶段「读薄」,将海量信息凝结为简洁的回答。这种能力不仅让模型能够生成连贯的文本,还赋予了它对上下文的高效理解。换言之,GPT不仅仅是在「存储」知识,更是在不断「压缩」中寻找智慧。 回顾人类的进化,其实,科学的突破也是类似的!从牛顿发现万有引力到爱因斯坦提出相对论,每一次重大的科学进展,都是人类从复杂现象中提炼出简单真理的过程。牛顿看到落苹果,而背后是他对物体运动规律的深刻总结;爱因斯坦提出质能方程,展现了对能量、质量与光速关系的优雅抽象。这些伟大的公式,不正是对浩瀚宇宙现象的一次完美「压缩」吗? 知识的压缩不仅仅是科学家们的使命,也应该是每个人追求智慧的目标。今天,我们身处一个信息爆炸的时代,各种知识以指数级速度增长,仿佛「读厚」成了生活的常态。现在,最关键的是,是如何将这些信息「读薄」,将碎片化的知识点整合为完整的认知体系。只有通过这样的考验,才能成为AI时代的知识分子。才能成为大右派。 这种「读厚」与「读薄」的活塞卡诺循环,不仅适用于学习与科研,也是适用于人生。人的一生中,我们不断经历新鲜事物,被刺激了,就装进记忆的背包—这就是一种「读厚」。而当我们面对新的选择与挑战时,回忆就跳了出来,回顾这些经验,从中找到指引方向的原则—这就是一种「读薄」。每个人的智慧,正是由这无数次「厚」与「薄」的交替锤炼而成。 科学家与AI模型都在向我们证明:真正的智慧,不是拥有所有的信息,而是能够从中提炼核心、形成洞见的能力。压缩知识,是通往理解的必经之路;压缩人生的经验,则是获得智慧的秘诀。 走马兰台的感悟:先把书读厚,再把书读薄。 需要通过不断「扩展」与「压缩」,去感知世界的复杂与简单,去寻找知识与生命的终极答案。 这才是真正的浪漫。 古人诗歌唱到 昨夜星辰昨夜风, 画楼西畔桂堂东。 身无彩凤双飞翼, 心有灵犀一点通。 隔座送钩春酒暖, 分曹射覆蜡灯红。 嗟余听鼓应官去, 走马兰台类断蓬。 我真的要去忙了。[删除抱怨5千字] 版友们,我会抽空想你们的。现代人这么唱: https://youtu.be/ClhRil_nBxg
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