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构建一个AI大型模型的过程，涉及到大量的人力、物力和时间的投入。
那么，若一个AI模型已经训练完成，是否就可以不再持续消耗这些资源呢？
事实上，AI大型模型的训练是一个无止境的过程。
AI的核心在于对现有知识的提炼和总结。
这个提炼的过程实际上意味着取舍，因此AI模型无法轻易地吸纳新的知识。
如果希望你的AI模型能够融入新知识，就必须从头开始训练；而当一个模型需要重建时，人力、物力和时间的需求则会大幅增加。
AI的智能水平，可能仅能达到重度阿尔茨海默病患者失忆前的状态。
AI的优势在于其适应性强和反应快速。
然而，当情况超出常规时，AI无法提供看似合理的解决方案；无论你的需求是什么，AI终究只会返回它所习惯的信息与结果，并且这种习惯是不可改变的。
AI并不具备创造新知识的能力。
AI缺乏灵活性，
其生成的内容往往趋向于重复；
那些不需要思考的单调工作，最容易被AI所替代。
AI并非全能
现代数学的中心在于预先定义，进行尺度调整、特征遍历、分类加权与重组。不计其数的调整组合在一起，形成了无限的调整可能性；特征的遍历与加权尺度的灵活性使得调整可达无限。然而，过度调整最终会使结果趋向于原先的设定。实际上，超级计算与超级训练的过程就是习惯与条件反射的形成。
过多的计算往往会使你的期望与结果相符，但实际上，真正应关注的应是物质的本质。
最有力的证明可能在于状态和动作的变化，以及它们之间的关系。语言、文字、数据、物象和计算的准确性都是有限的。
现代数学构建的最强结构，或许是金字塔结构。无论环境如何变化，依然能够计算出预期结果；现代与古代文明在某种程度上可以说是殊途同归。金字塔结构最大的风险在于其条件反射过于强烈；最终，当条件反射强到忽视外部环境时，将会失去调整与适应的能力。金字塔结构要保持活力：内部不能形成赢家通吃的局面；需要降低塔尖的压力，让基础更为活跃。
AI的强项在于其强烈的习惯适应性与导向性。当你不按常规行事时，AI便无法提供合理的答案；无论你的需求是什么，AI最终都会呈现其所熟悉的信息和结果，而且这种习惯是无法改变的。AI不应总是给出相同的答案。
随着AI模型横向搜索能力的增强，其纵向历史搜索能力往往会削弱。
计算机技术与AI的追求在于将习惯的作用发挥到极致。虽然起初对经济和创新有促进作用，但最终却可能导致经济停滞与创新的消亡，因为人们被极端的习惯所束缚。不可追求极致，盛极必衰。
随着物理微观粒子的不断细分，前人的宇宙预言似乎总能被计算“证实”，这似乎是在通过精确计算与超级计算来维护预期结果。
AI大型模型的训练过程
要训练出一个AI大型模型，势必需要大量的人力、物力和时间；在其他领域节省下来的资源都要用于AI的训练及相关工作。
那么，训练完成后，是否就不需要再投入人力和物力呢？
实际上，AI大型模型的训练是一个持续的过程。
AI的本质在于对已有知识进行提炼。
这一提炼过程同时也是取舍的过程，因而AI大型模型无法容纳新知识。
若想让AI模型具备吸纳新知识的能力，则必须重新进行训练；而一旦模型需要推倒重建，所需的人力、物力和时间将更加庞大。
我若是训练好了AI模型，是否意味着我就不需要改变呢？
你或许可以不变，但环境和时间是否也会停滞不前呢？
只要时间和环境在不断变化，人类需要的知识必然需要不断更新。如果不加以更新，将会被环境与时间的推移所淘汰。
AI无法替代人类
AI并不能替代人类。
AI的控制模式与人体的运作方式明显不同。
AI的控制中枢与各部分之间的互动是间接的；
而人类大脑与身体各部分的互动则是直接的。
间接的互动控制模式是固定的，如果要纳入新元素，则需要重新构建；
直接的互动控制模式则是动态的，纳入新元素无需从头开始。
间接控制系统容易引发连锁反应，一旦受到强烈冲击或突袭，可能导致系统崩溃；
它还存在偏食的风险，容易因消化不良而陷入困境。
电子控制系统与机械控制系统都属于间接控制系统。
人脑与身体及环境的互动关系
同质之间的互动相对简单；同质之间会形成追随与聚集的趋势。
多带动少的方式较快，但容易失控；少带动多则稳健，但可能错失良机。
人脑具有兼容并包的特质，不同类型之间互补共生，每种类型的数量都受到严格限制；而身体的其他器官同质化程度高，排异性强，聚集性高。
人脑与身体其他部位之间是一种相辅相成的关系。
人脑擅长快速调整和意识控制；而身体其他部位则在位置移动和力量方面表现优异。
外力以惯性驱动人脑时，速度较快，但人易情绪激动；反之，人脑意识驱动身体其他部位时，虽然冷静，却可能错失机会。
人脑与身体各部位能够相互调动，关键在于如何趋利避害。
当人出现中风、癫痫或发烧等情况时，通常是人脑运作出现了问题，而若能通过身体其他部位来调动人脑，或许能够迅速化解危机，我已经成功多次应对脑部风险。
在婴幼儿的发育过程中，主要是通过人与环境的互动来促进人脑的发展，进而通过人脑的协调来促进身体其他部位的成长。
通过长时间的人脑与“身体各处及环境”的相互调动与重塑，可以实现脑力的开发与重塑。
人需经历长时间的“外力驱动内在”与“内在驱动外在”的反复交替，才能有效提升脑力，并总结出新的知识。
光刻芯片属于外驱动内，表现为大驱动小；而芯片的应用则属于内驱动外，表现为小驱动大。
记忆力的增生与阿尔茨海默症
人类的大脑容量是有限的；
原本想要记住一切，最终却发现什么都无法记住。
阿尔茨海默症的表面症状之一是小脑萎缩。
小脑是否负责记忆功能呢？
并不负责。
记忆与逻辑功能是左脑的特性。
记忆力损害为何与小脑萎缩有关呢？
这是一个相互影响的过程。
增生与萎缩同时存在，就像高山与沙漠的共存。
在空间有限的情况下，输入大于输出，必然会导致增生。
我的运动能力相对较强。
在我的脚趾处出现增生；
几年前，我的胳膊偶尔会出现不受控制的状况，而双腿则很少出现类似情况。
我父亲行走已显得吃力。
虽然我父亲的脚趾没有增生，但他的手指甲却有增生现象。
增生组织通常无痛，也缺乏流通性。
增生与未使用的萎缩结局是相似的；
在火星上，同样存在高山与沙漠的共存，毫无生机。
马蹄是增生组织；
养马的人都知道，需要定期修剪马蹄。
增生组织在外部尚可，但在内部则难以处理。
癌症也属于增生的范畴。
即便切除了肿瘤，过一段时间仍可能重新生长；
这并未解决根本问题，而且每次手术的风险相当高。
阿尔茨海默症或许是与负责记忆的组织增生有关。
增生与小脑萎缩同现，反映了彼此的影响。
增生的根本原因，往往是内部失衡与强弱分化的结果。
那么该如何应对呢？
限制摄入（量出为入），热点交替，保持温和的外部互动。
热点交替的重要性
失衡往往会导致身体出现过热与过冷的现象。
大多数树木在夏季茂盛，冬季落叶而根系保持活力；或许，只有通过热点的交替，才能让昨日的青春再现。
当身体偏冷的部分逐渐变热时，过热的部分自然会消退；一旦整体温度升高，病毒将无法在体内生存。
可以交替活动左右臂和腿：快速活动一只手臂几十秒，然后换另一只手臂，再活动一条腿，然后换另一条腿；如此反复，适时补充水分。
以上是我在与突然出现的肢体不听使唤及发烧的过程中，总结出的快速有效的应急办法。在大多数情况下，我能够在十分钟内退烧；保守估计，这一方法对我已见效数十次。我已有六年多没有看过医生，也未接受过打针或输液，身体依旧健康；近几年发烧的次数也相对较少。
要使此方法有效，有一个前提条件，即水的摄入量不能过多。感觉口渴时可以补水，但若不渴却强行多喝，效果会大打折扣；退烧时可以用水来辅助，但如果将水作为主要手段则不太合适。我的代谢速度较快，能够迅速恢复这种方法的效果，然而，这种方法是否适合他人则难以确定；我已经将其运用得炉火纯青。
以上只是实现有效热点交替的众多方法之一。
在2023年10月23日（星期一）上午，我再次出现发烧。我让腿与臀部晒太阳，而上半身远离阳光，不到二十分钟我便成功退烧。
2023年12月1日（星期五），我经历了拉稀的状况，排出的如汤般稀，伴随有干呕但未呕吐，身体很快恢复正常（不到一天），期间始终没有出现体温升高的现象。
在我晚睡时曾用风扇给腿部降温，醒来时却发现双腿小腿肚疼痛以及牙龈出血。当身体出现严重失衡时，往往会同时出现过热与过冷的现象，过热和过冷都可能成为人体的软肋。
