无论是人类还是机器，可能同一时间冒出来的要做的事情的念头有很多，但机器有算力的限制，人有精力的限制，而时间又是固定的，所以资源怎么被合理的分配到最该做的事情上，是大家都要不断学习的。通过改善时间管理和减少分心的事项，我们可以更聚焦在重要的事情上，有效地减少拖延，找回那些被误认为“没有”的时间！现代人拖延产生的原因有很多，比如因为害怕失败而拖延，因为完美主义倾向而拖延，不想走出“舒适区”而拖延等等，

心如工画师，能画诸世间！心识所打造的世界，具有极强的隐蔽性，让人只看见“心世界”里的前端画面，而无法看清其背后的“后台代码”。而觉察类AI或许可以成为一面镜子，映射出底层代码，帮助人从多年养成的自动化的思考与反应中抽离出来，重新感受到“当下的事实”。在这种“看见”里，理解自然发生，转化自然生根。在一个追求速度与答案的世界里，AI也可以提醒我们：真正的答案，不在 AI里，也不在浩瀚的知识里，而在自己

IT人的工作和生活难平衡这事，到底要怎么解决呢，让我们从神经网络的“剪枝策略”中找点灵感吧！剪枝策略是指训练和优化深度神经网络时采取的一种技术，从名字就知道，它就像修剪树木一样，去除不必要的枝叶，让主干更加清晰，更有利于模型的健康成长。它旨在下面，让我们来简单了解下剪枝策略。在深度神经网络中，存在着大量的冗余神经元和连接，它们对最终的模型性能贡献不大。剪枝策略的原理就是神经网络中的稀疏性（spar

Ikigai 的意思是“生之意义”。它回答的问题是：什么事情，值得你每天早上醒来为之努力？在职业规划中，我们常用一个“四圈图”来辅助思考你的 Ikigai，四个核心问题分别是：你热爱什么，你擅长什么，世界需要什么，你可以靠它赚钱吗？

它通过在多个本地设备上训练模型，然后将这些本地模型的更新汇总到一个中央服务器或其他协调节点，服务器汇总这些更新，从而形成一个全局模型，接着这个更新后的模型被分发回所有参与者（本地设备），它们再以此为基础继续本地训练。这一过程循环往复，直至模型收敛。