这项由苏州大学计算机科学与技术学院的季逸鑫、李俊涛等研究者联🤩合新加坡国立大学、蚂蚁集团等多家机构共同完成的重要研究发表于😴2025年6月，论文全面梳理了人工智能测试时计算的发展历程。🤯有兴趣深入了解的读者可以通过arXiv:2501.02497👏v3访问完整论文。这是首次系统性回顾测试时计算方法的学术调研🤗，为理解AI从简单模仿到复杂推理的演进提供了完整视角。 🥳 人工智能正在经历一场深刻变革。曾经，AI系统就像一个训练有😎素但缺乏变通能力的学生，面对新情况时只能依靠记忆中的标准答案🙄。然而，随着OpenAI的o1模型和阿里的DeepSeek-😀R1等新一代推理模型的出现，AI开始展现出令人惊叹的思考能力😜——它们能够像人类一样深思熟虑，甚至在复杂数学问题上超越专业😢人士。 这种转变的关键在于一个被称为"测试时计算"的技👏术革命。简单来说，传统AI就像考试时必须立即给出答案的学生，💯而新一代AI则被允许在考试时花更多时间思考、验证和修正答案。😎这种思考时间的投入，带来了推理能力的质的飞跃。 研究团😘队通过深入分析，发现AI系统正在经历从"系统1思维"到"系统🤯2思维"的进化过程。系统1思维类似人类的直觉反应——快速、自😜动化，但容易出错；而系统2思维则是深度思考模式——缓慢、审慎🙄，但更加准确可靠。这一发现不仅揭示了当前AI发展的核心趋势，💯也为未来人工智能的发展方向提供了重要指导。 一、从直觉🙄到思考：AI的认知进化之路 人类大脑有两套思维系统，这😢个概念最初由心理学家丹尼尔·卡尼曼提出。系统1就像我们看到红😁灯就停车的本能反应，快速而自动化；系统2则像解数学题时的仔细😊推演，需要消耗更多精力但更加准确。传统的AI模型主要依赖系统😅1思维——接收输入后立即给出输出，整个过程就像闪电般迅速。 🙌 早期的AI系统虽然在特定任务上表现出色，但面临一个根本👏性局限：它们假设训练时见过的数据分布与实际应用时完全相同。这😀就像一个只在晴天练习开车的司机，突然遇到雨雪天气时就会手足无🚀措。当现实世界的数据与训练数据存在差异时，这些系统的表现往往🔥急剧下降。 为了应对这个挑战，研究者们开发出了测试时适🤩应技术。这类技术让AI系统能够在面对新情况时进行"现场学习"😡，就像一个灵活的厨师能够根据现有食材调整菜谱。测试时适应通过😊四种主要方式实现：更新模型参数、修改输入数据、编辑内部表示和🎉校准输出结果。 展开全文 参数更新就像给大脑临时👏"补课"。当AI遇到与训练时不同的数据时，它会调整内部连接，😉使自己更适应新环境。输入修改则像给问题换个问法，让AI更容易😍理解。表示编辑类似调整思维角度，而输出校准则像最后的检查验证⭐环节。 然而，这些方法虽然提高了AI的适应性，但本质上😴仍属于系统1思维的范畴。真正的突破来自于让AI学会像人类一样😀进行系统2思维——深度推理。 二、推理革命：AI学会深😍度思考的艺术 推理是智能的核心特征之一。当我们解决复杂😊问题时，大脑会自然地将问题分解为多个步骤，逐一攻破。这个过程😜需要时间，但能够处理那些直觉无法解决的难题。现代AI推理系统🎉正是模拟了这一过程。 链式思考（Chain-of-Th🙄ought）技术的出现标志着AI推理能力的重大飞跃。这项技术🔥让AI不再给出简单的最终答案，而是像学生做题时一样，详细展示😅每一步的推理过程。比如面对"小明有15个苹果，给了小红3个，😅又给了小李5个，还剩几个？"这样的问题，AI会写出："小明原😎来有15个苹果，给了小红3个后剩下15-3=12个，再给小李😢5个后剩下12-5=7个，所以最后剩7个苹果。" 这种😆显式的推理过程带来了显著的性能提升，在数学推理任务中准确率提🌟高了18%以上。更重要的是，这种方法让AI的思考过程变得透明🤗可解释，就像打开了AI的"思维黑箱"。 然而，简单的链🔥式思考仍然存在局限性。它的推理路径是线性的，缺乏人类思维中常😡见的反思、回溯和多角度思考。为了突破这些限制，研究者们开发了😢更复杂的推理策略。 重复采样技术就像让AI从多个角度思😜考同一个问题。面对一道难题，AI不再只给出一个答案，而是生成😎多个不同的解答路径，然后通过某种机制选择最可能正确的答案。这😅类似于人类在重要决策时会反复权衡的过程。 自我纠错技术😉则让AI具备了反思能力。当AI完成初步推理后，它会像学生检查😊作业一样重新审视自己的答案，发现错误并进行修正。这个过程可能🤗需要多轮迭代，每一轮都让答案变得更加准确。 树搜索技术🤔代表了AI推理的最高形态。它让AI的思考过程变得像真正的思维🚀树一样复杂多样。面对一个问题，AI会同时探索多条可能的推理路😴径，遇到障碍时能够回溯到之前的决策点，尝试其他可能性。这种推🙌理方式最接近人类解决复杂问题时的思维过程。 三、反馈与😡评价：AI如何判断自己的思考质量 推理能力的提升离不开😍有效的反馈机制。就像学生需要老师的评价来知道自己哪里做得好、💯哪里需要改进，AI系统也需要某种方式来评估自己推理的质量。 🔥 研究团队发现，AI的反馈机制主要分为两大类：基于分数的😜反馈和生成式反馈。基于分数的反馈就像考试打分一样，给每个推理🤩步骤或最终答案一个数值评价。这种方法简单直观，但缺乏具体的改🤗进建议。 生成式反馈则更像是详细的作业批注。它不仅指出👍哪里有问题，还解释为什么有问题，甚至给出改进建议。这种反馈方👏式虽然更加复杂，但对推理能力的提升效果也更显著。 在数😊学推理领域，研究者们还区分了结果导向和过程导向的验证器。结果🔥导向验证器只关心最终答案是否正确，就像只看考试成绩不看答题过😀程的评价方式。过程导向验证器则会评估每一步推理的正确性，能够😢发现推理过程中的细微错误，即使最终答案恰好正确。 这些🤗反馈机制的发展极大地推动了AI推理能力的提升。通过不断的评价🤩和改进，AI系统能够学会更好的推理策略，避免常见错误，提高解😢题的准确性和效率。 四、搜索策略：AI如何在思维迷宫中🌟找到正确路径 人类思考复杂问题时，大脑会在无数可能的思🤔路中进行搜索，寻找最有希望的解决方案。AI的推理搜索策略正是🙌模拟了这一过程，但用更系统化的方法来实现。 重复采样是🚀最直接的搜索策略。这就像让AI对同一个问题思考多次，每次都可🌟能产生不同的解答路径。然后通过某种机制从这些候选答案中选择最😡佳的一个。最常见的选择方法是多数投票：如果大多数推理路径都指🤯向同一个答案，那么这个答案很可能是正确的。另一种方法是"优中👏选优"，使用验证器对所有候选答案打分，选择得分最高的。 👏 自我纠错策略让AI具备了反思和改进的能力。这个过程类似于学🥳生做完题后的自我检查。AI首先给出初步答案，然后像批改作业一💯样审视自己的推理过程，发现可能的错误或不完善之处，最后基于这😁些反馈产生改进的答案。关键在于反馈的可能来自外部工具（如代码😢编译器检查程序是否正确）、其他AI模型的评价，或者AI自己的😀批判性分析。 树搜索代表了最复杂也是最强大的推理搜索策😴略。这种方法将推理过程构建为一棵决策树，每个节点代表推理过程💯中的一个状态，每个分支代表一个可能的推理步骤。AI可以同时探🤗索多条推理路径，当某条路径遇到困难时，可以回溯到之前的决策点👍，尝试其他可能性。 树搜索中最著名的算法是蒙特卡洛树搜😆索（MCTS）。这种算法通过四个步骤不断优化搜索过程：选择（😢根据历史经验选择最有希望的路径）、扩展（在选定路径上尝试新的😡推理步骤）、模拟（估算这条新路径的成功可能性）、反向传播（将🎉评估结果反馈给相关的路径节点）。这个过程会重复进行，逐渐提高🌟整体的推理质量。 价值函数在树搜索中起到关键作用，它负🤔责评估每个推理状态的"好坏"。就像围棋AI评估每个棋局位置的👍优劣一样，推理AI的价值函数会判断当前推理状态是否接近正确答🥳案。这种评估帮助AI将有限的计算资源集中在最有希望的推理方向🤗上。 五、训练与优化：AI如何通过练习提高推理能力 🤯 光有好的推理策略还不够，AI还需要通过大量练习来提高这些😉策略的使用效果。这就像学习任何技能一样，熟练程度来自持续的练😂习和改进。 改进训练是一种重要的优化方法。通过测试时推😡理产生的高质量推理轨迹被收集起来，用作新的训练数据。这些数据❤️比原始训练数据更有价值，因为它们展示了完整的推理过程，包括如⭐何处理困难情况、如何从错误中恢复等。使用这些数据进行训练，能⭐够显著提高AI的基础推理能力。 强化学习在推理优化中发😉挥着重要作用。与传统的监督学习不同，强化学习让AI通过试错来😘学习最优策略。在推理任务中，AI会尝试不同的推理路径，根据最😍终结果的好坏来调整自己的决策偏好。正确的推理步骤会得到奖励，🔥错误的步骤会受到惩罚，通过这种方式，AI逐渐学会了更好的推理🚀模式。 一些最新的研究甚至让AI从零开始学习推理，不依🤔赖人工标注的推理过程。这些方法仅仅依靠最终答案的正确性来指导👍学习，AI需要自己探索出有效的推理策略。这种方法的优势在于能😂够发现人类可能想不到的新颖推理模式。 六、走向通用：多😁领域推理能力的拓展 虽然当前的推理模型在数学和编程等符🙄号推理任务上表现出色，但在更广泛的领域中实现通用推理能力仍然🔥面临挑战。研究团队指出了几个重要的发展方向。 跨领域泛😊化是一个核心挑战。目前大多数推理模型在特定领域表现优异，但难🤩以将推理能力迁移到其他领域。比如一个在数学推理上表现出色的A😡I，在处理日常生活中的常识推理时可能表现平平。解决这个问题需🤔要开发更加通用的推理框架和评估机制。 多模态推理是另一😢个重要方向。现实世界的问题往往涉及文字、图像、声音等多种信息😊形式。AI需要学会整合这些不同模态的信息来进行推理。比如解决🔥一个包含图表的数学问题，AI需要同时理解文字描述和图形信息，🥳然后进行综合推理。 效率优化也是实际应用中的关键考虑。😂虽然测试时推理能够显著提高准确性，但它也消耗更多的计算资源和😜时间。如何在推理质量和计算效率之间找到最佳平衡，是工程化部署🎉时必须解决的问题。一些研究探索了自适应推理深度的方法：对于简❤️单问题使用快速推理，对于复杂问题才启用深度推理。 扩展😘法则的研究试图找出测试时计算投入与推理性能提升之间的定量关系😊。就像训练时有"scaling law"指导模型规模和数据量🤗的配置，测试时推理也需要类似的指导原则来帮助实践者做出最优的😎资源配置决策。 七、技术融合：多种策略的协同效应 👏 最先进的AI推理系统往往不是单纯使用某一种技术，而是将多种🤔策略巧妙地结合起来。这种融合产生的协同效应远超单一技术的简单👍叠加。 一些系统将蒙特卡洛树搜索与自我纠错相结合，在树😜搜索的每个节点都进行自我评估和改进。这样既保证了推理路径的多👍样性探索，又确保了每条路径的质量。另一些系统将测试时适应与推🤗理策略结合，让AI能够根据具体问题的特点动态调整自己的推理模🤩式。 这种技术融合的趋势表明，未来的AI推理系统将更加👏灵活和智能。它们不会拘泥于某一种固定的推理模式，而是能够根据🙄问题的性质、可用的计算资源、时间限制等因素，自适应地选择最合😍适的推理策略组合。 八、实际应用与影响 测试时推😀理技术已经在多个实际领域展现出巨大价值。在教育领域，AI可以😍像经验丰富的老师一样，不仅给出答案，还提供详细的解题步骤和思😜路分析。在科学研究中，AI能够协助研究人员进行复杂的逻辑推导🎉和假设验证。在软件开发领域，AI可以理解需求、设计算法、编写😴代码并进行调试。 更重要的是，这些技术正在改变我们对人🤗工智能本质的理解。AI不再只是一个高速的模式匹配机器，而是具😜备了真正的思考能力。这种能力的涌现标志着我们正在向通用人工智😆能迈进。 然而，这种发展也带来了新的挑战。更强的推理能😜力意味着AI能够处理更复杂的任务，这对AI安全性和可控性提出😊了更高要求。如何确保AI的推理过程符合人类价值观，如何防止A😘I在推理过程中产生有害的中间步骤，这些都是需要认真考虑的问题🤔。 九、未来展望与思考 测试时推理技术的发展为我🤗们展现了AI发展的新图景。在不远的将来，我们可能会看到真正具😴备人类水平推理能力的AI系统。这些系统不仅能够解决复杂的技术😅问题，还能够进行创造性思考、提出新颖的见解、甚至参与科学发现🤩过程。 从更深层次来看，这项研究揭示了智能本身的一些根🔥本特征。智能不仅仅是记忆和匹配的能力，更是思考、推理和创新的😆能力。测试时推理技术的成功表明，给AI足够的"思考时间"，就⭐能显著提升其智能表现。这个发现对教育、工作方式、甚至人类社会😎组织形式都可能产生深远影响。 当AI具备了真正的推理能🙌力后，人类与AI的关系也将发生变化。我们不再是简单的使用者和🤔工具的关系，而更像是合作伙伴关系。人类提供价值判断和创意方向🔥，AI负责复杂的逻辑推导和方案分析，两者结合将能够解决以前无⭐法解决的复杂问题。 这项研究也提醒我们，AI的发展并不🤯是单纯追求更大的模型或更多的数据，而是需要更深入地理解和模拟🥳智能的本质特征。测试时推理的成功证明，计算资源的投入方式比投🤔入量更重要。这为未来AI研究提供了新的思路：不仅要关注如何让🌟AI学得更多，更要关注如何让AI想得更好。 说到底，这👏项来自苏州大学等机构的研究为我们提供了理解AI推理能力发展的😆完整框架。从简单的适应性调整到复杂的深度推理，从单一策略到多🥳技术融合，从特定领域到通用能力，整个发展轨迹清晰地展现了AI😜正在经历的智能化进程。这不仅是技术的进步，更是我们对智能本质🤗理解的深化。随着这些技术的不断成熟，我们有理由相信，真正理解😴和解决复杂问题的AI时代正在到来。 Q&A Q1😁：什么是测试时计算？它与传统AI有什么不同？ A：测试😆时计算是指AI系统在回答问题时花费更多时间进行深度思考的技术🤗。传统AI像考试时必须立即回答的学生，而测试时计算让AI可以😜像人类一样仔细思考、反复验证，通过投入更多推理时间来显著提高🔥答案的准确性和质量。 Q2：系统1思维和系统2思维在A🙌I中是如何体现的？ A：系统1思维是快速直觉反应，AI💯接收输入后立即给出输出，速度快但容易出错。系统2思维是深度思😴考模式，AI会展示详细推理过程、进行自我检查和修正，虽然较慢🙌但更准确可靠。现代推理模型正在从系统1向系统2进化。 😎Q3：AI推理技术的发展会对普通人的生活产生什么影响？ 👍 A：AI推理技术将深刻改变教育、工作和决策方式。在教育中，👍AI能像优秀老师一样提供详细解题步骤；在工作中，AI可以协助🤔处理复杂分析和创意任务；在日常生活中，AI能够提供更准确的建🥳议和解决方案，人类与AI的关系将从使用工具转向智能合作伙伴。😂返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

跟大家讲三个我身边人的故事。 01 我在北京当记🔥者时，有一个关系颇好的同事。 我跑财经口，她跑医疗口。😜 有一次，同事为了写一篇关于医患关系的稿子，走访了很多😁医院。 调查时颇为困难，或被医生直接轰出办公室，或被患😊者怒骂一顿。 同事费了好大工夫才把稿子写完交给领导。 🤔 当晚，领导怒气冲冲拨了一个电话过来，从标题到内容都奚落💯了一顿。 原本就玻璃心的她哭得稀里哗啦。 这不是🤩她第一次被骂了。 错了就挨骂，对了没赞赏，她越想越觉得🚀待在这个单位没意思，直接卷铺盖走人。 辗转了几年，她也😂没混出什么名堂来。 新公司，旧问题。 她每次辞职😡的理由都是抱怨老板没人性，单位没人味。 02 第💯二个人，我自己不熟，是朋友的朋友，她原本是一位音乐老师。 🌟 这位音乐老师有两段婚姻。 第一段婚姻里，她自己的工🙄作稳定体面，收入尚可，有钱有闲。 但刚结婚后，老公就让👏她辞职，来帮忙打理自己的小生意。 她心里不愿意，但也不👍想违逆老公的意思，乖乖地过来帮忙。 从那以后，她既是工😎作助理，也是行政，一个人身兼多职，每天忙得晕头转向。 😎老公却不感谢她的付出，反而觉得这个家是自己在撑着，对她总是百⭐般吆喝。 然后这段婚姻结束了。 第二段感情里，老💯公十分大男子主义，家中大事小事都由他决定。 为了迎合老😂公，所有家务都由她负责。 为了新家庭的稳定，什么事都依❤️着他，受了委屈，吵了架也总是自己先低头。 展开全文 🌟 生活越过越小心翼翼，生怕惹对方不开心。 老公并没有🤗珍惜她的付出，经常在外鬼混。 她有些不明白，为什么每一🎉段婚姻里被辜负、轻视，换了新的伴侣似乎也还是如此？ 0😁3 第三个人，是我毕业后在厦门的合租舍友。 他来🤯自农村。 初高中，他去县城读书，因为自卑，都不敢举手发🚀言，更不敢上台讲话。 有一次，老师叫他起来回答问题。 😂 他因为紧张，讲话磕磕绊绊，但越磕越紧张，越想把话说快。😁 老师就安慰他：说普通话，尽量不要说方言哈。 实🤩际上，他是用普通话回答问题的。 上了大学之后，公众场合😁讲话成了他的梦魇。 英语课时，因为原本口语就不标准，再🤩加上紧张过度，每次他讲完英语，全班哄堂大笑。 直至毕业🚀后，入了职场，他最怕的就是当众讲话。 年终述职时，他就🤯焦虑，不是因为绩效不好，而是得上台发言。 小组开会时，🚀他会惴惴不安，得反复斟酌自己的话术。 他自己坦言道：因😡为不敢开口，错过了很多的机会。 04 为什么会说😉这三个故事呢？ 这几年，我越发明白了一个道理：一个人反🙄复经历的痛苦，都是未完的功课。 改变职场心态，是我的北😜京同事要完成的功课。 如果不改变，无论到哪家公司，她都🌟会觉得受到了委屈，永远干不好一份工作。 改掉讨好型人格😴，是那位音乐老师要完成的功课。 如果改不掉，只会再一次😀遇到渣男，再一次在感情里受伤。 克服演讲的恐惧症，是我🙌合租舍友要完成的功课。 如果克服不了，会一而再地丢脸出🤩丑，会一而再地陷入窘境。 生活就像一场升级通关游戏。 😀 如果你无法攻克当下关卡，那么你将永远困于当下。 👍一些痛苦反复出现，不是命运的捉弄，而是在提醒我们：这一关卡，🤩我们还未通关。 博主@陈凡是一位创业者，可前两次创业都😘失败了。 第一次被合伙人卷走资金，挖走了团队。 ❤️第二次因为一位大客户拖欠资金不还，他资金没法回笼。 他🤯一度归咎于自己时运不济，后面深刻反思了一下，才知根源是自己有😴一个毛病：容易轻信别人。 合伙人跟他称兄道弟，他直接让🎉合伙人总揽财务大权，且从不过问。 合作方各种奉承，嘴甜😍、承诺多，他二话不说就应了下来。 为什么第二次还会踩坑😊？ 因为他还没吸取教训，还没悟透“不要相信人，要相信人😢性”这一个道理。 那些你不曾解决的问题，一定会在某个人💯生节点，再给自己上一课。 说白了，生活就像上学时的考试🥳：这次作弊蒙混过关，下次还会遇到同类题目；这次空着不答，下次😴卷子上还会出现。 一直掌握不了解题思路，一直没答好，生🙄活就会一直给你打上红叉。 05 我认同一句话：凡🤯事磨你，皆为渡你。 痛苦的出现，不是为了折磨你，是为了🚀让你看见，看见自己的不足，看见自己的人格缺陷。 时尚编🤩辑孙婵刚入行时，也经常被领导骂哭。 文章标题想得不好，👍领导会让她花一整天的时间去想；内容中有错别字，领导会截图到工🤗作群里当众把她一顿骂；经常加班到深夜，完成了当天指定的工作任😎务才能下班。 这种情况下，很多同事都选择了离职。 🚀 那时，孙婵也想离职，可她转念一想： 如果是因为没有做😀好工作辞职，那么今后的工作也会遇到同样的问题。 比如去🤯新的单位，也会因为工作没做到位被骂，因为能力欠缺所以得熬夜来😍赶进度。 问题没摆平，能力没提升，换哪儿上班都一样。 😘 所以她决定埋头工作，事事精益求精。 后来，她业务👏能力越来越强，领导向她抛来橄榄枝，问她愿不愿一起出去创业。 🌟 生活为什么会反复让我们遇到相似的困境，其实本质上是一种😉成长反馈机制。 越是逃避，痛苦越会追着你跑；越是害怕，🌟问题越会反复出现。 直到你用新的行为模式给出新回应，生🥳活才会给到你成长正反馈。 人生，是一场修行。 不⭐同课题，有不同修行。 当一个人真正审视自己，自洽了、正👍视了、解决了，这个课题的修行方可算得上圆满。 ▽ 🌟 最后说一个我自己的故事。 高中时，数学老师就苦口婆心🌟地让我们做错题集，她说： 每一个错题就是一个知识点，把🤗每一个错题都琢磨透，高考分数在130分以上就基本没问题了。 🥳 那时我不以为然，放着错题集不管，一味做新的试卷，结果是⭐同样的知识点一错再错。 其实人生也是一场考试。 💯反复经历的痛苦，是我放在一边不管的错题集。 这些错题，😎是失分题，也是得分题，我们人生最后的分数，就看你在曾经做错过😂的题上，最后拿了多少分。返回搜狐，查看更多