核心学习页面的功能定义

0.1 一个假定:

  • 每个主题下面有海量的内容和主题。

0.2 不可靠先验

历史上有重大分歧的节点,是否就是认知的关键节点?如何测试这个观点,以及如何利用这个观点?

1. 如何让用户有明确的认知主题

  • 用户可以创建主题,建立认知区隔位来创建主题 2021-06-18 09:32:23 星期五
  • 系统自动标注出实际上的内容主题,而不是预期的内容主题 2021-06-18 09:35:52 星期五
  • 有类似word cafe 主题

如何保证内容的质量度

2. 每个主题下,需要有好的一对一比对学习的呈现

问题 1.如何能挑出历史上最重要的分歧节点。对应地,人类历史上的经典是怎么选择出来的?

把引用,反对,操作,用户历史等引用为待分析数据。

需求 2. 如何确保每个分歧节点的精确表达

引入重写,重写要尽可能保留它的核心要义

作者重写还是他人重写?

最终要选出能够反映核心的认知主题。

CISC 指令由于每个时钟周期可以执行更多的指令,因此RISC是没法替代的

现在的CPU,CISC是采用微码操作实现的,相当于内部是RISC架构。因此不会更快。
就算有CISC指令,编译器也很少采用。CISC在实际中少有收益。

 

CISC 指令由于每个时钟周期可以执行更多的指令,因此RISC是没法替代的
* 现在的CPU,CISC是采用微码操作实现的,相当于内部是RISC架构。因此不会更快。
* 就算有CISC指令,编译器也很少采用。CISC在实际中少有收益。

 各种观点的集合应该作为一条整理完毕的对照性观点

CISC 指令由于每个时钟周期可以执行更多的指令,因此RISC是没法替代的
* 现在的CPU,CISC是采用微码操作实现的,相当于内部是RISC架构。因此不会更快。
* 就算有CISC指令,编译器也很少采用。CISC在实际中少有收益。


如何让用户最大化信息增益

  1. 采用基于推荐的信息组织方式
    > 最大化用户信息输入带宽,是在已有知识锚点的基础上的推荐系统
    > 最大化用户学习时长,还是最大化用户连续学习天数,还是最大化学习熵增?这个信息熵如何衡量?
    基于推荐的信息组织方式

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