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逻辑训练(9-12岁专注力感统训练营)2025年12月精选热点

逻辑训练(9-12岁专注力感统训练营)

逻辑训练网友观点1：

逻辑训练还是要有，不然很容易被骗，举个简单常见的例子：“就是因为有小孩下课玩受伤了家长闹让学校赔，搞得学校老师没办法，所以现在所有小孩下课都出不了教室”。这句话表面上看是不是没有任何问题？推理也很流畅？围观群众矛头全部锁定闹事家庭。但这句话是隐藏了最核心信息的，让本该对此负责的人隐身事外。学生玩受伤，在巨量的人数频次下是不可避免的，没事搅三分的家长，在巨大的家长基数上也是不可避免的。就像交通事故一样。但你见过哪个地方出了交通事故，所有车只能呆在停车场的政策吗？学生课间玩乐受伤，理清事故缘由后，该谁的责任就谁的责任，该谁赔就谁赔，纯意外就是学平险这类的处理。让无责任的老师赔，让无责任的学校赔，这就是该地司法行政机关懒政和稀泥放纵巨婴闹事的体现，恶果就是正常人的小孩子课间困在教室里。所以，让你的孩子出不了教室的，不是老师学校，也不是坏学生恶家长，而是当地本该承担履行本职工作的司法和教育部门。

逻辑训练网友观点2：

1. 代数有助于问题解决。2. 几何有助于视觉思维。3. 微积分有助于理解变化。4. 统计学有助于决策制定。5. 数论有助于逻辑训练。6. 线性代数有助于现代科学与工程。7. 离散数学有助于计算机科学。8. 微分方程有助于对现实世界建模。9. 优化理论有助于智能规划。10. 图论有助于网络化思维。11. 集合论有助于结构化推理。12. 练习有助于数学流畅性（数学技能的熟练掌握）。13. 好奇心有助于在数学领域的终身学习。数学不是单一技能，而是构建多元思维的工具箱。每个分支锻炼独特的认知肌肉，相辅相成，塑造超越公式的思考方式。数学从数字的游戏，转变为解读世界的语言。当练习与好奇心结合，数学成为面对生活挑战的终身利器。零是“无”的符号，却支撑着计算的文明；虚数看似抽象，却描绘波动与振荡，驱动信号处理与量子力学；数论不仅是逻辑训练，更是现代密码学的基石，保障信息与资产安全。证明不是数学的分支，而是一种感受，是理解数学真理的桥梁。物理将数学应用于现实，游戏论丰富优化，分析学提升批判思维。数学教育需要更多好教师，激发学生兴趣，才能培养真正的数学素养。数学的力量，远超工具本身，是塑造思维、理解世界、解决问题的终极语言。原文：x.com/Ganeshuor/status/1991860138047926721

逻辑训练网友观点3：

比如“脱裤子放屁”、“刻舟求剑”，它包括了丰富的意义，只是用了简单的几个码。在中国文字形成的过程中，逻辑关系起了巨大作用，比如“月”，这就是肉，用月做偏旁，一定会和肉有一定关系，脚、腰、股、腥等，铁字旁，水字旁，大家也会明白其中的意义。我讲课常常会讲一个“牛”字，围绕着牛，会有很多词，这些词都和牛相关，但是又是一个新的概念，这些概念又是相互关联的。比如“牛肉”、“小牛”、“牛脾气”。对中国人而言，一瓶葡萄酒，除了这是一个酒之外，它就是葡萄做的，葡萄酒三个字，它包括了这种液体的性质、性状、来源。逻辑关系是渗透到了中文信息编码的整个体系中，我们祖先真的是太牛了。我对世界其它语言研究不多，只是懂英文，英文就是渣一样的语言，它完全没有逻辑关系，就是毫无逻辑的随便造词。26个字母，相对于我们笔划，不但多，而且复杂。中文编码系统主系统是5层，英文只有三层，字母、词、句，而整个编码系统杂乱无章，毫无逻辑关系，系统性极差。比如我们看英文的牛（Ox）、小牛（Calf）、母牛（Cow），我们就看不出它们之间有任何相互关系。wine，这样的一个词，我们既看不出这是酒，更看不出它是用葡萄酿造的。一月到十二月，中国人只要知道数字，知道月份，就很容易把1月到12月记住，英语的1月到12月，每个月都是一个单词，这些单词毫无关联，都需要单独去记忆，这个记忆过程中间无法用逻辑关系来构建。这样的例子太多了，总而言之，大量的使用英语，不仅仅是开销非常高，大量的时间被用于毫无意义的记忆，思维也得不到训练。这样对应的结果，有两件事情可以证明。一件是今天美国的文盲比例，有21%~28%左右，

逻辑训练网友观点4：

#模型时代# 500亿估值，Mira（前OpenAI CTO）的公司（Thinking Machines Lab），终于把产品放出来了。模型训练平台 Tinker，简单说两句它用来干嘛。大模型微调这件事，其实可以拆成两层。第一层是训练逻辑，也就是模型到底怎么学：模型结构怎么用、LoRA 插在哪些层、loss 怎么定目标，以及训练跑完之后，你怎么判断模型是不是真的变强了。这些东西，决定的是模型“学成什么样”。第二层是训练执行。说白了，就是这些逻辑怎么在真实算力上跑起来：GPU 怎么并行、节点之间怎么通信、显存够不够、训练中断了能不能接着跑。这一层不决定模型学什么，但很大程度上决定你能不能把训练跑稳、跑大。Tinker 的思路是：第一层你自己管，因为事关模型能力；但第二层和模型无关，是基础设施的问题，它来负责。还有个挺有意思的点。Tinker 现在支持的模型里，相当一部分来自中国模型生态。除了这次新加的推理模型 Kimi K2，之前就已经支持了通义千问 Qwen 不同尺寸的模型，这次更新里又把 Qwen3-VL 这种视觉语言模型也放进来了。

逻辑训练网友观点5：

起码也能知道美国的饭多难吃，美国的老百姓生活怎么样，美国的股市怎么样。但许多国内经济学学者的见解都来自于新闻和自媒体，这不是很荒谬吗？除了美国，还有我经常提的，以中国现在的经济情况，一个迫切的需求就是培养对世界各国有一线认知的人才。但遗憾的是，如果你不是专门区域国别研究出身，你研究美国经济、欧盟经济、非洲发展，甚至很难拿到经费支持，这和美国学者的全球视野形成鲜明对比，在美国你可以轻松找到对世界上任何一个地方的国情有深入了解的社科学者。第二是不和科学对话。社科社科，是社会科学，不是社会玄学。既然是科学，必须要遵守科学的一套方法论。这块经济学者做的是最好的，虽然大伙儿天天嘲笑经济学者，但不得不说，经济学家们在社科科学化这一块做的最好，许多经济学者拿出去都是能当数据科学家用的，他们接受的科学逻辑的训练，已经超过了许多自然科学。至少从我的体验而言，国内地理学、地质学这些学科的科学逻辑训练，是远不如经济学的。我需要强调的是，这里的科学逻辑，并非是许多人理解的模型化，定量化，事实上是两个完全不同的东西。例如，经济学家强调的“因果逻辑”，正是这种训练中最重要的一部分之一。然而，遗憾的是，国内很多经济学学者尽管熟练掌握了DID这些方法，但他们纯粹只是为了水论文，对真正重要的逻辑思想仍然一无所知。与此同时，国内这一块的训练仍然显得欠缺。经济学已经算前沿，但受限于师资的匮乏，以及强大保守势力的存在，这种进步仍然过于缓慢，且已经走上了一条过度追求“显著”和“平行趋势”的歪门邪道，这是极其危险的。其它社会科学的科学化进程则更加缓慢。

逻辑训练网友观点6：

业绩超预期，英伟达最新行业动态一文全解析梳理。领域一：英伟达概念核心逻辑：英伟达垄断了全球95%的AI训练芯片市场，微软、谷歌云等头部企业年采购额超200亿美元，市场需求表现强劲带动产业链订单激增，与其具有相关业务合作的企业或将因此受益。代表情况：诚迈科技、宏昌电子、中胤时尚、闻泰科技、青云科技、安诺其、一品红、景旺电子、锦富技术、钧崴电子等。领域二：CPO核心逻辑：英伟达的强劲业绩，印证AI算力产业的爆发式增长；随着ASIC芯片出货量持续提升，明年全球800G光模块有望达到4000万只，1.6T光模块则有望超过700万只，或将进一步带动CPO等算力硬件的需求增长。代表情况：中富电路、方正科技、腾景科技、斯瑞新材、德福科技、乾照光电、泰晶科技、源杰科技、依顿电子等。领域三：国产GPU核心逻辑：英伟达财报超预期，凸显出GPU产业的长期价值；受出口管制等政策影响，国内高端GPU市场形成巨大缺口，为寒武纪、沐曦股份、摩尔线程等国产GPU企业提供了历史性机遇。代表情况：和而泰、浙大网新、杰创智能、中科蓝讯、麦捷科技、胜宏科技、东华软件、卓易信息、好上好、利和兴等。领域四：数据中心核心逻辑：英伟达最新财报显示其数据中心营收强劲增长，旗下专为算力场景打造的Blackwell芯片供不应求，进一步强化了数据中心加速建设的迫切需求。代表情况：中富电路、君逸数码、青云科技、瑞斯康达、惠伦晶体、腾景科技、德科立、恒锋信息、昆工科技、特发服务等。领域五：AI服务器核心逻辑：作为搭载英伟达GPU的关键载体，AI服务器承接了云服务商、行业AI工厂的批量采购订单；而英伟达财报的公布，

逻辑训练网友观点7：

Language Model）更强。今天是OpenAI领先，明天是Anthropic，后天可能是别人。但蔡崇信说，这个计分方式本身就有问题。真正的赢家不是谁有最好的模型，而是谁用得最好。"The winner is not about who has the best model. The winner is about who could use it the best in their own industries, in their own lives." （赢家不是看谁模型最好，而是看谁在自己的行业和生活中用得最好。）这个判断的底层逻辑是：AI的价值在于渗透率（penetration rate）。中国国务院的AI规划就很务实——到2030年，AI代理和设备的渗透率要达到90%。不讲玄学，只讲普及。那中国凭什么能普及得更快？蔡崇信列了一张完整的底牌清单。1、电力：15年前埋下的伏笔训练大模型、跑推理（inference），本质上都是在烧电。中国的电力成本比美国低40%。为什么？因为15年前中国就开始大规模投资电力传输基础设施。北方发的电要送到南方，新能源产地和用电需求地往往不重合，必须靠输电网络打通。中国国家电网每年资本支出900亿美元，美国只有300亿——三倍的差距。结果是什么？中国的电力装机容量是美国的2.6倍，而且新增装机容量是美国的9倍。这个差距还在拉大。2、数据中心：成本碾压在中国建一个数据中心，成本比美国低60%。这还没算芯片，只是基建。3、工程师红利：全球一半的AI人才有中国学历背景蔡崇信提到一个有趣的数据：全球几乎一半的AI科学家和研究人员，都有中国大学的学位——无论他们现在在美国公司、中国公司，还是世界任何地方工作。他还讲了个段子。最近社交媒体上有人吐槽，说自己在Meta（Facebook）的AI团队里，同事们都在用中文交流想法，他完全听不懂。"This is the first time Chinese language is an advantage."

逻辑训练网友观点8：

人话翻译一下吧简单来说就是价值层面大家发现似乎没有支撑英伟达的逻辑点所有人都去挖金矿的情况下，你卖铲子卖牛仔裤的赚钱很合理但问题是现在AI这个“金矿”还没赚钱，openai这些“金矿矿工”还没赚钱，那英伟达这个“卖铲子”的估值，就有疑问了注意，这不是说AI没前景，疑问的是在这个时间点，这个“矿工”们都还没赚钱的时间点，英伟达这个估值是否合理。比如今天有影视公司用AI拍出了百亿级的电影或者今天腾讯用AI做出了新一代游戏，王者里面的机器人更智能了。或者你魔兽世界一进副本有24个AI机器人和你一块打副本，你玩大世界游戏有很多智能AI像个玩家那样跑来跑去特别有游戏氛围，大家都会认为，AI的估值有支撑点。你新一代AI游戏能打出代差，能猛赚1000亿，那AI技术和英伟达的估值至少有个参照系现在问题是矿工们还没赚钱，卖铲子的卖出天价，大家就会思考你这1000一把的铲子，哪怕到时候真挖出金子来，可能也没赚头吧当然，还是那个问题，等游戏公司影视公司赚钱了，靴子落地了，所有人都知道AI要起飞，到时候进场就晚了。但这游戏公司还没赚钱，金矿还没开始产出，一堆人把铲子店开成购物城，这个就有点过了。

逻辑训练网友观点9：

吴艳妮全运会拿银牌被骂，和钟楚曦被骂的逻辑如出一辙。女性的张扬、自信、野心，只需要等待一个错误降临，羞辱便顺理成章了。在他们眼里，女性的高调不是个性，是权力僭越，是欠收拾。他们关注的也不是比赛，而是等待一个“让你闭嘴”的机会。在8月份全国锦标赛，吴艳妮就说过“刘景扬跑得很好，如果她不打栏的话，第一名应该是她的”。她赞扬刘景扬的实力，赢得起输得起，哭只是对自己的成绩不满意。很难理解吗？至于那些高喊“实力配不上野心”“不是冠军凭什么上热搜”的人，只能说被优绩主义害得不轻。更讽刺的是，这套优绩标准只在针对女性时，会变得格外严苛。#吴艳妮看了眼银牌哭了#

逻辑训练网友观点10：

最近看到围绕国内青训，有一些争论。我觉得这是好事，说明大家关心。争论中的一些话题，确实比较复杂，另外，哪怕是常识和逻辑问题，想要说服一些先入为主立场预设的人，也很难，只有交给时间了。但是也有一些事，本来不应该是问题的，居然也被拿来批评了，我觉得有必要表明一下自己的观点，各位可以不同意，但是这就是我的想法。因为我注意到，有人最近批判退役职业球员特别是退役国脚们成规模投入各地青训一线，亲自下场带孩子踢球的现象。我想问：不让踢过专业队的人带孩子，给小朋友做正确的技术动作示范和讲解，难道要我这样的解说员去吗？若干年前，我们是大力批判退役球员远离足球投身商海，不肯屈尊下基层带孩子，导致我们的少儿足球起步阶段基础不扎实，还曾举例，日本足球职业化早期的上世纪九十年代，曾邀请了多名退役中国国脚去日本带青少年，抓技术打基础，其中包括但不限于迟尚斌，沈祥福，赵达裕，段举，杨朝晖……因为日本足球界当时的共识是中国球员的技术比他们好。也因此，稻本润一那一批队员，在国际比赛赢了我们之后，集体在场边教练席前给曾经带过他们的中国教练鞠躬。这个举例是想说明国脚们下基层带孩子，基础扎实，有助于人才培养。可是如今，怎么大批退役球员在一线带孩子，就成了批判对象了呢？难道我们也要去请大量的日本退役球员来我们这里？那不是加重了孩子们学球的经济成本了嘛？再说日本国内青训需求很大，人家没有必要向外输出啊。无论哪个国家，想要发展普及足球，首先肯定是要依靠本国的足球人才资源，而不是引进国外的。外国的基层教练只能作为补充，不可能支撑起整个国家的基层普及。另外，

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