实现的所有方法、算法都封装成库，做接口，以后再用就直接用自己的。使用的过程也是记忆复习。
网上推荐刷力扣的方法，多刷几遍，一遍记不住写两遍。听起来就觉得麻烦。像练习演奏和舞蹈，practice makes better。
假设算力富足，人比token贵，之后基础的、可验证的内容实现都会交给大模型来做，方便快捷低成本。
大模型的作用是更好的组织现有的信息展现给人类，以后发展的方向会不会是大模型直接与机器交互，现在的任务、目的来源是人，那么如果模型跳过人类，直接与底层的机器交互，只要语料库足够，模型够聪明，会变成什么样子呢。
多动手实践，实践的过程会有感悟。如果只是为了学习，知识是无限的，可以永远学下去。没有目的，结果的学，只会越学越迷茫。