很好的类比啊，我也这么觉得，大模型就是全量的学习，提取共性形成模型
【 在 doudouba 的大作中提到: 】
: 个人是不推荐反复刷题的。重要的是通过见识题型，提炼出通用的模型，并从练习中增长分析问题、拆解问题的经验。
: 回想到最近在看对AI、大模型的一篇解读文章：
: 在基于预训练的大模型范式出现之前，效果最好的AI也就是基于“标注”的大数据或者小数据AI了，而标注的过程，其实就可以类比于“刷题”。刷题越多，效果也就越好。但是数学刷题的结果，复用不到英语上，得分开刷题。
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