刚再看了美团刘江讲大模型的工作方式，忽然发现和我的学习，工作习惯是一致的。
已经想完了，记一下。
大模型是通用人工智能。工作方式是大量的数据输入，大规模训练，输出答案，并能推理，主动完善，具有了一定的自我改进能力。而我之前的考试方式是考前一天大规模学习，就是集中把课本看一遍，然后想一遍，这就相当于大规模输入，大规模运算，然后立即考场再集中大规模运用，特别是语文作文，更会睡半小时再写，提笔一挥而就，文思泉涌，其他时候是不具备这种效果的。工作也是，主要是出方案，也是前一天晚上然后集中完成，那种集中的高速的大规模的刺激，刺激就是人工神经网络的输入。典型的还有两个。一个是长期的，一个是大规模的。12年听紫竹院形意拳陈志松师傅讲，不一定能让我练成功夫，但一定能让我强身健体，把心放在肚子里。没问，开始自己琢磨这句话 ，怎么说把心放在肚子里，经过一年时间的酝酿，忽然想明白了，想明白了自然琢磨明白了，就是气沉丹田。一个是刚做大数据，要三人出方案答辩，我们分的题目是给山阳娃做的相关的财政大数据，他做审计的在写，我看了一下财政官网职能有点蒙，然后睡觉，忽然想起来财政就是管花钱嘛，管支付。然后后面其他行业再不需要这个经过。都是一下子不知道怎么通了。
其实咨询业就是搜集大量的信息，进行整理，分析，给出建议。麦肯锡也是咨询，就是利用通用的方法论进行全面的调研，全面的分析，和大模型及人工神经网络的思路一致，就是人脑的工作方式一致，就是大量的神经元，大量的连接传输，并行计算，简单的结果，大规模的工作，集成电路式的，其实通用的方法论就是：集中，比较，吸取。这也是我在人工智能能力框架标时发现的，当时要全面的描述人工智能的能力，就把各团队机器学习，图像识别，语言识别，知识图谱，RPA，深度学习，数据挖掘等框架都一天集中了下，发现都是基于数据库进行信息处理，计算，就是计算机的通用结构，存储计算，这就像人都是眼睛鼻子胳膊腿，但是长得都不一样，但是结构是一样的。这也是我从没被分到那个技术细类。我自己就分不清人工智能，数据挖掘，机器学习那个三个圈，没有一次分的清，就去翻这张图，现在也想不清。这就是我之前10年左右提的：无语言。
无语言，即无所谓语言，无语言的限制，可任意语言，数学，功夫，音乐等等只是语言的一种，都是思想的形式而已。
下来就是imgage-chatGPT，speech-ChatGPT，这都是互联网走过的内容形式，然后是tag- ChatGPT，比如ChatGPT写代码分分钟，python装各种算法库，各种版本各种错，命令行的错误你还不能复制，得截图再转成文字，再问ChatGPT，对计算机来说这都是数字，都一样的，现在还没做而已。语音识别比图像识别成熟的早。
这个chatGPT也有刘江提到的“骄傲式思维”，就是我也遇到过的“OK，很棒”，“它就开始主动完善，给出建议，要批量训练，分布式计算，API接口啊”，21年最后一天给中国软件画PPT，给人工智能下了个定义：人工智能就是自动完成劳动的能力，不限于人，朋友们！自动完成劳动，这是社会主义的态度啊，毛主席文章也提过。
OpenAI 老板Sam说得他们也不知道，GPT是如何忽然可以推理的，其实这就是中国人说的“多读书不求甚解”忽然“潜移默化”，这在中医上有讲法的，身体的自发。“人神好清，而心擾之；人身好靜，而慾牽之。入靜，就是把自己交給身體；入道，就是把自己交給自然”,
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