人生回报率最高的15件事 值得All In
1 早起 5点半起床
2 阅读 真正的深度阅读
3 健身
4 写作 建立个人品牌
5 学一门技能
6 建立人脉
7 学会拒绝 不做老好人
8 投资自己 花钱学习
9 复盘 日复盘（睡前15分钟），周复盘（周日下午）
10 建立副业
11 断舍离
12 记账
13 保持好奇心 永远对新事物保持开放
14 培养耐心
15 行动 不行动等于零

我参加高考的时间是2003年，已经是20多年前的事情了。今天即兴跟孩子讲到了高考的问题，就顺手百度了一下今年语文数学和英语的高考试卷，不看不知道，一看吓一跳！数学比我们当年学的深奥多了，有些符号似乎都看不懂。语文全是阅读，没有单纯的字词、成语等考核，对阅读和理解的能力很高。英语也是阅读量很大。感慨我不是现在高考，如果现在高考以我当年的实力估计会惨败！庆幸...为孩子们的未来加油！也难管现在的大学生水平要强很多！
附几个链接，看看现在的高考试卷难度。
语文： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1835179062911160289&wfr=spider&for=pc
数学： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDIyNzM3Mw==&mid=2247714696&idx=1&sn=abcf2fd33c1608000405e66405442c7e&chksm=cfe83bb89bd189a55a8fedacc2ef69e4a34eb66fa0f27f4d83e1a3b9f791744560dcd33b7e82&scene=27
英语： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3ODU2NzMzMA==&mid=2247535648&idx=1&sn=e8ae62a14c7d44de6bcbb6f3a4f67e88&chksm=ced6a7cc1bfeeef3f2454d93f5a89b6b84f8af47ab2b948af6e4ddf13252a8257eb1415fa09c&scene=27

迎难而上、砥砺前行

加快建设健康中国，促进人口高质量发展

二十届四中全会会议公报

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1846762303673680102

20251011 极致重复
一
作为一名外科医生，在仔细研读基础和经典著作的理论指导下，反复实践，重复操作一种或一个手术操作，做到极致，手术效果达到最好。如此极致的重复操作，才能成为真正的大医。

二
写文章，极致的重复阅读某一领域的文章，反复咬文嚼字，咀嚼理解，最后输出文章，反复的练习写作，定能成为写作大家。

三
自媒体作者。看到每一位成功的自媒体作者，每一篇爆文写作的背后，都累积了作者多年的积累和沉淀。每天坚持写作坚持创作，才能练就深厚的写作功底、打磨出引入入胜的美文。坚持写作，重复写作，练到极致就离成功不远了。

四
业余的网页制作技术。还清晰记得刚上大学时，我自学网页制作的情景。从最开始的html语言学起，到图书馆借阅相关的图书阅读学习，一行一行的代码敲击书写，虽然美工设计不在行，但代码还是了解了一些，为后来自己接触学习ASP、PHP，搭建网站提供了基础。当然在网页制作方面，我自己是没有做到极致的。呵呵！

极致的重复，反复的实践，只有如此往复，才有成功的可能。
每天重复同样的操作，一定会感觉的很无聊boring无趣，但这是通往成功、练就高手的捷径！

提问词：“请解释一下生成式AI”
一下回答来自DeepSeek，版权归DeepSeek机器人！

好的，这是一个关于“生成式AI”的详细解释，从基本概念到核心原理、应用和挑战，力求全面且易懂。

一、 核心概念：什么是生成式AI？

简单来说，生成式AI是一种能够创造全新内容的人工智能。

我们可以通过与另一种更常见的AI进行对比来理解它：

• 判别式AI：它的核心任务是 “区分” 和 “判断” 。它学习数据中的规律，然后对已有的信息进行分类或预测。

  • 例子：识别照片中的猫狗、判断邮件是否为垃圾邮件、预测房价。它会回答：“这是一只猫。” 或者 “这封邮件有90%的可能是垃圾邮件。”

• 生成式AI：它的核心任务是 “创造” 和 “生成” 。它学习数据中的分布和模式，然后创造出全新的、与训练数据相似但又不完全相同的内容。

  • 例子：根据文字描述画出一只从未存在过的猫、写一首诗、创作一段音乐。它会根据你的指令，生成一幅《一只戴着宇航员头盔的猫在月球上钓鱼》的图像。

一个生动的比喻：

• 判别式AI 像一个艺术鉴定师，他能判断一幅画是真迹还是赝品，属于哪个流派。
• 生成式AI 像一个艺术家，他能学习毕加索、梵高等大师的风格，然后创作出一幅全新的、具有大师风范的画作。

二、 它是如何工作的？核心技术原理

生成式AI的爆发主要归功于几种关键的机器学习模型，尤其是生成对抗网络 和大型语言模型。

1. 生成对抗网络 - GANs

   • 核心思想：让两个神经网络相互博弈、共同进步，就像一个伪造者和一个警察。

     • 生成器：负责制造“假货”（如图像）。它的目标是生成足以以假乱真的数据，骗过判别器。
     • 判别器：负责鉴定“真伪”。它的目标是尽可能准确地判断输入数据是来自真实数据集还是生成器的伪造品。
   • 过程：两者不断对抗训练。生成器变得越来越擅长伪造，判别器也越来越擅长鉴别。最终，生成器能创造出极其逼真的内容。

2. Transformer模型与大型语言模型 - LLMs

   • 这是驱动ChatGPT、文心一言等聊天机器人的核心技术。
   • 核心能力：理解并生成自然语言。

   • 工作原理：

     • 海量数据训练：在数以亿计的网页、书籍、文章等文本数据上进行训练。
     • 学习语言规律：模型通过学习，掌握了语法、句法、事实知识以及语言的统计规律（即“哪个词接下来出现的概率最高”）。
     • 生成内容：当你给出一个提示时，模型会根据学到的规律，一个字一个字地预测最可能的下一个词，从而生成连贯、有逻辑的文本。它不是在数据库中搜索答案，而是“计算”出最合理的回答。

3. 扩散模型

   • 这是当前AI绘画（如Midjourney, Stable Diffusion）领域的主流技术。

   • 核心思想：像一个“去噪”的过程。

     • 前向过程：对一张真实图片逐步添加噪声，直到它变成完全无意义的随机噪点。
     • 反向过程：训练模型学习如何从纯粹的噪点中，一步步地“去除”噪声，最终还原出一张清晰的图片。
   • 生成内容：当你想生成一张新图片时，模型就从一张随机噪点开始，根据你的文字描述，一步步执行去噪过程，最终“构造”出一张符合描述的、全新的图片。

三、 生成式AI的主要应用领域

生成式AI的应用已经渗透到各个行业：

• 文本生成：撰写邮件、报告、广告文案、小说、诗歌；编写和调试代码。
• 图像生成：根据文字描述创作艺术画、设计logo、生成营销素材、进行照片修复和增强。
• 音频生成：创作音乐、模拟人声（语音合成）、为视频自动配音。
• 视频生成：创建动画、生成短视频、进行视频剪辑和特效处理。
• 跨模态理解与生成：将一种形式的信息转换为另一种形式，例如：文生图（DALL-E）、图生文（为图片生成描述）、语音转文字等。
• 科学与医药：生成新的分子结构用于药物发现、设计蛋白质序列。

四、 面临的挑战与风险

尽管潜力巨大，生成式AI也带来了诸多挑战：

• 事实性与“幻觉”：模型可能会生成听起来合理但完全是编造的内容，这被称为“幻觉”。它不是一个知识库，而是一个“概率模型”，因此不能完全信任其输出的事实准确性。
• 偏见与公平性：模型从互联网数据中学习，可能会继承并放大其中存在的社会偏见（如种族、性别偏见）。
• 滥用与安全：可能被用于制造和传播虚假信息（深度伪造）、进行网络诈骗、生成恶意代码等。
• 版权与所有权：AI生成内容的版权归属问题尚不明确——它属于提供提示的用户、模型开发者，还是被用于训练数据的原始创作者？
• 能源消耗：训练和运行大型生成式AI模型需要巨大的计算资源，消耗大量能源。

总结

生成式AI是一次范式转变，它让机器从被动的分析工具，变成了主动的创造伙伴。 它不再仅仅是“理解”世界，而是开始“模拟”和“扩展”世界。理解其工作原理、能力和局限性，对于在未来如何有效、负责任地使用这项技术至关重要。