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有点好奇:大家如何看待AI读文献?

vegetablexadjerry9981 最后修改于2025-10-08 00:14:09
[楼主]1楼

lz是物理学院的某大龄博士生,因为刚接触科研时各类AI软件还不成熟,再加上学科里很多基础文献需要结合推导,所以本人精读文献基本都是边读边查词(有道划词)边划,偶尔在本子上做一些记录和推导;一开始确实比较痛苦,不过后面读得多了速度明显能快起来。当然略读就是用截屏翻译看下大概在干啥,再看看各个图表和结论,快速水过去~ 


我本人这两年也尝试在读不懂一些段落时,用过AI软件辅助理解。可是感觉它只能给我一些理解的思路,具体怎么理解还是需要自己来想、来看。因此,我一直对AI的理解能力存在疑虑,再加上之前的习惯,本人精读文献还是保持了一贯的老土作风。


不过最近和几个低年级的师弟交流,有点打破认知。他们读文献基本是整个PDF喂到AI里面,自动翻译并生成思维导图,然后就关注的点来具体向AI提问。有一个师弟最狠,同时开了几个方向的调研,每次讲报告能讲好多文献,各种名词满天飞。虽然有时候别人问一些文献里的具体问题、基本的物理图像他也答不上来(或者说,只能用描述性的语言回答),但因为lz做的方向和他不一样,所以也很难判断他对这些知识到底理解多少。


就我自己的经验而言,在科研起步阶段如果不作大量推导和思考,是很难从文献中提取出具体、正确的图像和理解的,当然这个过程本身是很痛苦的。但现在AI居然能直接把他的理解和图像告诉你,这里面的可信度有多少,又损失掉了多少细节和信息呢?但转念一想,我有这种想法是不是一种路径依赖——甚至自我欺骗呢?因为我越过了这个痛苦的过程而“领悟”了一些知识,所以就竭尽全力地为这一过程辩护,而对科技的客观进步加以否定呢?就像每一次科技革命时那些被淘汰掉的守旧派一样。


看网上这方面的讨论很少,特发来看看大家的看法。想问问大家如何看到。大家在AI时代前后读文献的习惯有没有改变,个人体验如何呢?另外,大家认为在AI时代,是全把文献交给AI好,还是部分不重要的略读工作交给AI(提升效率、覆盖广度)、重要的精读文献自己读(保证理解的深度)这种模式好呢?


确实很困惑~ 期待大家的讨论~~~

签名档

欢迎乘坐地铁13号线列车,本次列车开往东直门站方向。乘车过程中,请您协助保持环境卫生,爱护站内、车内设施。列车运行前方是大钟寺站,下车的乘客请提前做好准备。大钟寺站是换乘车站,有换乘地铁12号线的乘客,请在大钟寺站下车。从大钟寺站起,列车将要开启右侧车门。请您坐稳扶好,不要倚靠或手扶车门。Welcome to subway line 13, this train is bound for Dongzhimen. The next station is Dazhongsi, please get ready for your arrival. Dazhognsi is a transfer station, passengers for line 12 please be ready to get off. The door on the right side will be used, please keep clear of the door. 列车运行中,遇突发情况,请您听从地铁工作人员指挥。

WekFer芒果:欢迎来 Story 版玩耍~ 2025-10-08 00:22:26
2楼

费曼去世之前接受过一个长采访,做了个纪录片,其中谈到了他对理解的理解,你可以搜一下,可能有启发

vegetablexad (jerry9981) 在 ta 的帖子中提到:

lz是物理学院的某大龄博士生,因为刚接触科研时各类AI软件还不成熟,再加上学科里很多基础文献需要结合推导,所以本人精读文献基本都是边读边查词(有道划词)边划,偶尔在本子上做一些记录和推导;一开始确实比较痛苦,不过后面读得多了速度明显能快起来。当然略读就是用截屏翻译看下大概在干啥,再看看各个图表和结论,快速水过去~ 

我本人这两年也尝试在读不懂一些段落时,用过AI软件辅助理解。可是感觉它只能给我一些理解的思路,具体怎么理解还是需要自己来想、来看。因此,我一直对AI的理解能力存在疑虑,再加上之前的习惯,本人精读文献还是保持了一贯的老土作风。

不过最近和几个低年级的师弟交流,有点打破认知。他们读文献基本是整个PDF喂到AI里面,自动翻译并生成思维导图,然后就关注的点来具体向AI提问。有一个师弟最狠,同时开了几个方向的调研,每次讲报告能讲好多文献,各种名词满天飞。虽然有时候别人问一些文献里的具体问题、基本的物理图像他也答不上来(或者说,只能用描述性的语言回答),但因为lz做的方向和他不一样,所以也很难判断他对这些知识到底理解多少。

……

vegetablexadjerry9981 2025-10-08 00:24:09
[楼主]3楼

诶,有趣!方便说说大概讲了啥吗~ 

WekFer (芒果:欢迎来 Story 版玩耍~) 在 ta 的帖子中提到:

费曼去世之前接受过一个长采访,做了个纪录片,其中谈到了他对理解的理解,你可以搜一下,可能有启发

签名档

欢迎乘坐地铁13号线列车,本次列车开往东直门站方向。乘车过程中,请您协助保持环境卫生,爱护站内、车内设施。列车运行前方是大钟寺站,下车的乘客请提前做好准备。大钟寺站是换乘车站,有换乘地铁12号线的乘客,请在大钟寺站下车。从大钟寺站起,列车将要开启右侧车门。请您坐稳扶好,不要倚靠或手扶车门。Welcome to subway line 13, this train is bound for Dongzhimen. The next station is Dazhongsi, please get ready for your arrival. Dazhognsi is a transfer station, passengers for line 12 please be ready to get off. The door on the right side will be used, please keep clear of the door. 列车运行中,遇突发情况,请您听从地铁工作人员指挥。

LudologistExistential Ludologist 2025-10-08 06:19:43
4楼

BBC《Horizon》在 1981 年对费曼做的一次长访,片名 The Pleasure of Finding Things Out,讲知道名字!=真的理解

vegetablexad (jerry9981) 在 ta 的帖子中提到:

诶,有趣!方便说说大概讲了啥吗~ 

jiangcr铺路石 2025-10-08 07:45:35
5楼

只依靠AI是傻子,借助AI是聪明人,独立思考,举一反三,原创性强是高人!

vegetablexad (jerry9981) 在 ta 的帖子中提到:

lz是物理学院的某大龄博士生,因为刚接触科研时各类AI软件还不成熟,再加上学科里很多基础文献需要结合推导,所以本人精读文献基本都是边读边查词(有道划词)边划,偶尔在本子上做一些记录和推导;一开始确实比较痛苦,不过后面读得多了速度明显能快起来。当然略读就是用截屏翻译看下大概在干啥,再看看各个图表和结论,快速水过去~ 

我本人这两年也尝试在读不懂一些段落时,用过AI软件辅助理解。可是感觉它只能给我一些理解的思路,具体怎么理解还是需要自己来想、来看。因此,我一直对AI的理解能力存在疑虑,再加上之前的习惯,本人精读文献还是保持了一贯的老土作风。

不过最近和几个低年级的师弟交流,有点打破认知。他们读文献基本是整个PDF喂到AI里面,自动翻译并生成思维导图,然后就关注的点来具体向AI提问。有一个师弟最狠,同时开了几个方向的调研,每次讲报告能讲好多文献,各种名词满天飞。虽然有时候别人问一些文献里的具体问题、基本的物理图像他也答不上来(或者说,只能用描述性的语言回答),但因为lz做的方向和他不一样,所以也很难判断他对这些知识到底理解多少。

……

WekFer芒果:欢迎来 Story 版玩耍~ 2025-10-08 08:38:51
6楼

B站搜费曼 理解

vegetablexad (jerry9981) 在 ta 的帖子中提到:

诶,有趣!方便说说大概讲了啥吗~ 

bbsgusto马尔萨猫头鹰 2025-10-08 08:48:24
7楼

费曼在1981年接受BBC纪录片《发现的乐趣》(*The Pleasure of Finding Things Out*)的长采访中,深入阐述了他对「理解」的独特见解。以下是其核心观点的概括:


### 一、**理解的本质:超越名称的深层认知**

费曼以父亲的教育方式为例,强调「知道名称」与「真正理解」的本质区别。当其他孩子炫耀鸟的学名时,父亲引导他观察鸟的行为、习性,而非死记名称。他指出,科学理解需要穿透语言标签,直达现象背后的机制。例如,解释冰面易滑倒时,他不仅描述摩擦力的概念,更追溯到原子层面的电磁相互作用。这种思维方式与他后来提出的「费曼学习法」一脉相承——**真正的理解是能用最朴素的语言向他人解释复杂概念**。


### 二、**科学理解的层次与局限性**

费曼认为,科学理解是一个**分层级的动态过程**。他将知识体系比作「神明下棋的规则」,人类通过观察现象推测规则,但永远无法穷举所有可能性。例如,热现象可简化为原子振动,但具体到冰川形成或风暴演化时,需结合更高层次的模型(如热力学、流体力学),而不必每次都回溯到量子力学基础。他强调,这种分层理解并非妥协,而是科学实践的必然——**不同层次的理论在各自范围内有效,且能相互印证**。


同时,他坦诚科学的局限性:「我们对世界的理解只是局部的、暂时的。」例如,惯性定律描述物体运动,但无法解释「为何物体会保持运动」。这种对未知的敬畏,与他对伪科学的批判形成鲜明对比——后者往往用模糊的术语掩盖无知,而科学则承认「不知道」并继续探索。


### 三、**理解的动力:好奇心与探索的乐趣**

费曼反复强调,科学研究的核心驱动力是**纯粹的好奇心**,而非功利目标。他以研究飞盘旋转为例:最初只是出于好玩,却意外发现其与电子自旋的关联,最终推动量子电动力学的突破。在他看来,诺贝尔奖等荣誉只是「副产品」,真正的奖励是「弄清事物本质的喜悦」和「发现自己的研究被他人应用」。这种态度贯穿他对科学的定义:**科学是一场永无止境的探索游戏,乐趣在于过程而非终点**。


### 四、**理解的方法:怀疑、验证与诚实**

费曼将科学方法提炼为「怀疑、实验、修正」的循环。他批评「货物崇拜科学」——仅模仿科学的形式(如数据收集),却忽视其内核(如可重复性、控制变量)。例如,密立根油滴实验因忽略空气粘度误差得出错误结果,但后续研究者因「不愿挑战权威」而长期延续偏差,这正是缺乏科学诚信的典型案例。他强调:**诚实是科学的基石,研究者必须直面矛盾数据,而非选择性呈现有利证据**。


此外,他主张**跨学科的思维融合**。例如,在解释花的美时,他既欣赏其视觉形态,也分析细胞结构和昆虫授粉的进化逻辑,认为科学知识能「增加而非减少事物的神秘感」。这种「科学与人文互补」的视角,打破了公众对科学家「冰冷理性」的刻板印象。


### 五、**理解的哲学:谦逊与开放**

面对「是否存在终极理论」的追问,费曼拒绝预设答案。他认为,真理可能像洋葱一样「有无数层」,也可能是一个简洁的公式,但无论如何,**探索本身比答案更重要**。他尤其警惕意识形态对科学的干预,指出科学结论应基于证据而非信仰,正如他在挑战者号事故调查中坚持用实验揭示O型环失效的物理机制,而非屈从于NASA的官僚解释。


总结来看,费曼对「理解」的诠释,本质上是**科学精神的浓缩**:以好奇心为动力,以怀疑为武器,以实验为准则,在分层理解中逼近真相,同时保持对未知的谦逊。这种思维方式不仅适用于科学研究,也为普通人提供了一种认识世界的方法论——**真正的理解,始于承认自己的无知,并永远保持探索的热情**。

vegetablexad (jerry9981) 在 ta 的帖子中提到:

诶,有趣!方便说说大概讲了啥吗~ 

lea无爱即无忧 2025-10-08 09:38:13
8楼


但是费曼的这些经验也并非“万金油”...


必须警惕将其乱涂乱抹,特别是在基础教育领域...


美国是“发现教学法”的源起之地,布鲁纳是较早的提出者...


与费曼不同,布鲁纳还强调科学是一个系统...


由他提出的“发现教学法”,首先必须为学习者建立一个对科学系统的认知...


此时,学习者对于科学系统是没有任何“理解”的,只有被动接受...


学习者通过“发现”去“理解”以至于“建构”这个系统...


而费曼的学习法,则是撤去了布鲁纳前置的认识系统的环节...


这种“改良”的“发现教学法”在美国曾经非常流行,然而其实效率极低...


如今已变质为美国公立学校将难以管束的学生“束缚”在学校的主要手段...


在美国以外,则是在维果斯基(苏联)“邻近发展区”理论之上实践了“支架式教学”...


国内,在数学教学领域,通过青浦实验,提出并验证了“变式教学”...


如今,“发现式教学”只是一个看起来很美的东西...


只有在教学比赛这类华而不实的活动中,人们才可能真地使用它...


bbsgusto (马尔萨猫头鹰) 在 ta 的帖子中提到:

费曼在1981年接受BBC纪录片《发现的乐趣》(*The Pleasure of Finding Things Out*)的长采访中,深入阐述了他对「理解」的独特见解。以下是其核心观点的概括:

### 一、**理解的本质:超越名称的深层认知**

费曼以父亲的教育方式为例,强调「知道名称」与「真正理解」的本质区别。当其他孩子炫耀鸟的学名时,父亲引导他观察鸟的行为、习性,而非死记名称。他指出,科学理解需要穿透语言标签,直达现象背后的机制。例如,解释冰面易滑倒时,他不仅描述摩擦力的概念,更追溯到原子层面的电磁相互作用。这种思维方式与他后来提出的「费曼学习法」一脉相承——**真正的理解是能用最朴素的语言向他人解释复杂概念**。

……


签名档

猪的回忆,停留在七月。

GenCrossGenCross 最后修改于2025-10-08 10:17:43
9楼

猪~会乱用搭的也是傻雕的城堡~根基不稳~这个和AI阅读是一样的~人类阅读和学习的过程是将知识输入脑中的过程~没了这个过程,对于结论性的输入,人类是要加入一个“可信度”的~类似这个帖子的主题背后的原因~同时缺少阅读的过程,也会失去输入知识的机会~因此这种状态“草包化”与“瞎JB讲话”的状态才是要命的~高阶玩法必然建立在扎实的阅读之上~之前实验室的沟通经验:普遍看见自己沟通文本字多就懒得看了~还要被唸字太多~都希望用一句概括表达~为什么开始用AI读文献还不是因为自己不想看~

以及费曼是一位重要的教育大师~有一份证据说一分话~有过虔诚阅读积累的话题再出来讲话~猪你要自己在认真读过后再输出~不然你和AI给的“深度思考”也没什么区别了~

最后也是得吐槽下目前市场流通简中版本的费曼物理~应烧尽烧~

lea (无爱即无忧) 在 ta 的帖子中提到:

但是费曼的这些经验也并非“万金油”...

必须警惕将其乱涂乱抹,特别是在基础教育领域...

美国是“发现教学法”的源起之地,布鲁纳是较早的提出者...

……

GenCrossGenCross 2025-10-08 10:30:36
10楼

如果系统读过英版物理教材 (至少一个版本) ~可以把AI当作快速线索提供引擎~摸这线索去Wiki~

如果阅读不足~先读完必读再玩飘儿~

vegetablexad (jerry9981) 在 ta 的帖子中提到:

lz是物理学院的某大龄博士生,因为刚接触科研时各类AI软件还不成熟,再加上学科里很多基础文献需要结合推导,所以本人精读文献基本都是边读边查词(有道划词)边划,偶尔在本子上做一些记录和推导;一开始确实比较痛苦,不过后面读得多了速度明显能快起来。当然略读就是用截屏翻译看下大概在干啥,再看看各个图表和结论,快速水过去~ 

我本人这两年也尝试在读不懂一些段落时,用过AI软件辅助理解。可是感觉它只能给我一些理解的思路,具体怎么理解还是需要自己来想、来看。因此,我一直对AI的理解能力存在疑虑,再加上之前的习惯,本人精读文献还是保持了一贯的老土作风。

不过最近和几个低年级的师弟交流,有点打破认知。他们读文献基本是整个PDF喂到AI里面,自动翻译并生成思维导图,然后就关注的点来具体向AI提问。有一个师弟最狠,同时开了几个方向的调研,每次讲报告能讲好多文献,各种名词满天飞。虽然有时候别人问一些文献里的具体问题、基本的物理图像他也答不上来(或者说,只能用描述性的语言回答),但因为lz做的方向和他不一样,所以也很难判断他对这些知识到底理解多少。

……

lea无爱即无忧 2025-10-08 10:41:50
11楼


我认为我讲的没任何不妥...


费曼鼓励发现理解,并以自己小时候父亲如何教育他为例...


但是我们不可能对所有小孩子都如此,即使是对成年人亦如此...


钱学森还对普通人学不会微积分不以为然呢,大家置之一笑...


前不久,还有张朝阳说每天只睡四五个小时足矣...


说到底,所有的经验或理论都只适合它所适合的对象和情况...


这虽然是句废话,但它是真理,真理往往都是废话...


GenCross (GenCross) 在 ta 的帖子中提到:

猪~会乱用搭的也是傻雕的城堡~根基不稳~这个和AI阅读是一样的~人类阅读和学习的过程是将知识输入脑中的过程~没了这个过程,对于结论性的输入,人类是要加入一个“可信度”的~类似这个帖子的主题背后的原因~同时缺少阅读的过程,也会失去输入知识的机会~因此这种状态“草包化”与“瞎JB讲话”的状态才是要命的~高阶玩法必然建立在扎实的阅读之上~之前实验室的沟通经验:普遍看见自己沟通文本字多就懒得看了~还要被唸字太多~都希望用一句概括表达~为什么开始用AI读文献还不是因为自己不想看~

以及费曼是一位重要的教育大师~有一份证据说一分话~有过虔诚阅读积累的话题再出来讲话~猪你要自己在认真读过后再输出~不然你和AI给的“深度思考”也没什么区别了~

最后也是得吐槽下目前市场流通简中版本的费曼物理~应烧尽烧~


签名档

红楼飞雪,一时英杰,先哲曾书写,爱国进步民主科学。

忆昔长别,阳关千叠,狂歌曾竞夜,收拾山河待百年约。

我们来自江南塞北,情系着城镇乡野;我们走向海角天涯,指点着三山五岳。

我们今天东风桃李,用青春完成作业;我们明天巨木成林,让中华震惊世界。

燕园情,千千结,问少年心事,眼底未名水,胸中黄河月。

GenCrossGenCross 最后修改于2025-10-08 10:53:14
12楼

呆子~这里聊的是成人话题~对于大部分孩子而言阅读就是在玩飘儿~他们只适合去博物馆或者实地切实感受~

以及钱学森的目标是达成工程目标~他当然会不以为然~并且工作生活用不上微积分的主确实没什么必要~但lz写式子都需要正确书写~

lea (无爱即无忧) 在 ta 的帖子中提到:

我认为我讲的没任何不妥...

费曼鼓励发现理解,并以自己小时候父亲如何教育他为例...

但是我们不可能对所有小孩子都如此,即使是对成年人亦如此...

……

micoloveu一点爱 2025-10-08 10:52:32
13楼

不同的人有不同的需求,尤其现代论文,有些人看全文论证,也没有看明白,结论倒是很简短明了,这样的人适合用AI看论文,因为他无力判断结论可信度,只要不耽误实用,记住结论就可以了;有的人看论证过程,但结论他也是信的,这个看不看论证过程都可以;第三种能从论证过程发现方法过程各种漏洞的,所以结论有可信度,甚至可以自己推导优化结论或者推翻结论,这类人是一定要看全著作的,可惜这类型的人太少。

人的阅读量终究是有限的,即使第三种人也看不了多少著作,天才不跟你拼阅读量的。对于前两种人,不得不考虑效率,他们要是都全读,也读不了多少著作的,但是还想产出一些衍生品,你说他们怎么读比较合算。

理想很丰满,现实很骨感:)


GenCross (GenCross) 在 ta 的帖子中提到:

猪~会乱用搭的也是傻雕的城堡~根基不稳~这个和AI阅读是一样的~人类阅读和学习的过程是将知识输入脑中的过程~没了这个过程,对于结论性的输入,人类是要加入一个“可信度”的~类似这个帖子的主题背后的原因~同时缺少阅读的过程,也会失去输入知识的机会~因此这种状态“草包化”与“瞎JB讲话”的状态才是要命的~高阶玩法必然建立在扎实的阅读之上~之前实验室的沟通经验:普遍看见自己沟通文本字多就懒得看了~还要被唸字太多~都希望用一句概括表达~为什么开始用AI读文献还不是因为自己不想看~

以及费曼是一位重要的教育大师~有一份证据说一分话~有过虔诚阅读积累的话题再出来讲话~猪你要自己在认真读过后再输出~不然你和AI给的“深度思考”也没什么区别了~

最后也是得吐槽下目前市场流通简中版本的费曼物理~应烧尽烧~


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   .      ..'  爱   ★   

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GenCrossGenCross 最后修改于2025-10-08 10:59:44
14楼

你中西阅读都感觉痛~出来干嘛~物理在您全能的智慧里也融会贯通吗?~

一分天才~九十九分的努力~一分天才见天放牛只能是养牛奇才~

micoloveu (一点爱) 在 ta 的帖子中提到:

不同的人有不同的需求,尤其现代论文,有些人看全文论证,也没有看明白,结论倒是很简短明了,这样的人适合用AI看论文,因为他无力判断结论可信度,只要不耽误实用,记住结论就可以了;有的人看论证过程,但结论他也是信的,这个看不看论证过程都可以;第三种能从论证过程发现方法过程各种漏洞的,所以结论有可信度,甚至可以自己推导优化结论或者推翻结论,这类人是一定要看全著作的,可惜这类型的人太少。

人的阅读量终究是有限的,即使第三种人也看不了多少著作,天才不跟你拼阅读量的。对于前两种人,不得不考虑效率,他们要是都全读,也读不了多少著作的,但是还想产出一些衍生品,你说他们怎么读比较合算。

理想很丰满,现实很骨感:)

micoloveu一点爱 2025-10-08 10:54:39
15楼

这个是对的,必须有一定量的阅读做基础,否则结论都不明白的。


GenCross (GenCross) 在 ta 的帖子中提到:

如果系统读过英版物理教材 (至少一个版本) ~可以把AI当作快速线索提供引擎~摸这线索去Wiki~

如果阅读不足~先读完必读再玩飘儿~


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   .      ..'  爱   ★   

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lea无爱即无忧 2025-10-08 10:55:19
16楼


成年人??...我是干什么,你应该清楚吧...


我这么多年来形成的重要经验,就是成人在认知和学习上还不如孩子...


就以贵站为例,我不认为站上这些人只是素质低才闹出这么多事儿...


以前是在校生为主,现在是毕业生为主,还有社会闲杂...


所以过不去阅读理解关的人就明显多了,自己算不算其中一个,自己有数吧...


GenCross (GenCross) 在 ta 的帖子中提到:

呆子~这里聊的是成人话题~对于大部分孩子而言阅读就是在玩飘儿~他们只适合去博物馆或者实地切实感受~


签名档

猪的回忆,停留在七月。

micoloveu一点爱 2025-10-08 10:56:57
17楼

不能,但是刻在欧洲对撞机办公处的那些公式,还是需要注意一下的。


GenCross (GenCross) 在 ta 的帖子中提到:

你中西阅读都感觉痛~出来干嘛~物理在您全能的智慧里也融会贯通吗?~


签名档

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   .      ..'  爱   ★   

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GenCrossGenCross 2025-10-08 11:03:08
18楼

哦~您既然了解公式修正,整型,与镶嵌请展开讲解需要“注意一下”的是什么?~我等愚钝~

micoloveu (一点爱) 在 ta 的帖子中提到:

不能,但是刻在欧洲对撞机办公处的那些公式,还是需要注意一下的。

micoloveu一点爱 2025-10-08 11:06:53
19楼

只是读了一些相关简述,既不懂论证过程,也不懂如何应用,纯粹出于人类文明成果的敬意。那些公式本身并不复杂:)


GenCross (GenCross) 在 ta 的帖子中提到:

哦~您既然了解公式修正,整型,与镶嵌请展开讲解需要“注意一下”的是什么?~我等愚钝~


签名档

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lea无爱即无忧 2025-10-08 11:08:10
20楼


有方向的努力和没方向的乱撞,不一样...


刚刚本年的诺奖颁出来了...


你有没有这样的感觉,就是诺奖对于有方向而进取的和有前瞻而探索的肯定越来越少了...


往往是20年后才放响的马后炮,搁在当年却是颗无厘头...


GenCross (GenCross) 在 ta 的帖子中提到:

你中西阅读都感觉痛~出来干嘛~物理在您全能的智慧里也融会贯通吗?~

一分天才~九十九分的努力~一分天才见天放牛只能是养牛奇才~


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