昨晚听了一个讲斯坦福大学关于大模型推理原理的视频，感触颇深！

其中提到，通往正确答案的路径往往有很多条，就算大模型走了几次错误的路径，但是经过大量的测试实验，终归走正确路径的次数更多，从而通过投票机制，确定正确的路径！

人生也一样，经历的，看过的东西往往很多很多，尤其在这个信息大爆炸的时代，接受的信息可以用海量来形容，让人不堪重负，海量信息不仅记不住，还造成严重的焦虑，生怕错过那些重要的信息！

但是，现在可以不用焦虑了，可以充分借鉴人工智能大模型推理中的机制和原理，灵活应用到人生中，那就是根本不用焦虑接受的海量信息中哪些是有价值的，会不会把有价值的错过了，根本不用担忧焦虑，因为有价值的信息的规律必然跟人工智能大模型推理原理类似，在海量信息中，有价值的信息必然会大量出现，接触的机会也会更多，若某个信息有价值，那么必然在大量出现中，会更多的被自己接触到，从而不会错过！

所以，没有必要刻意，而是相信并践行人工智能大模型的大量统计原理机制，在大量的实践中，逐步筛选出重要的信息！

正如，你学英语单词，没必要每天非得可以去背诵记忆，这会让自己不堪重负，根本不可持续，但是，可以换个方式，每天去大量的接触各种英语资料，可以听英语新闻，看英文文章等，在大量的接触中，那些出现频率高的单词自然而然的就会被自己记住了，这才是真正可持续可以实践的正确方法！