就像自画像是画家避不开的题材，作为智能的爱好者，我的研究对象自然也包含我自己的脑。
前段时间写了点很简单的前端，由于我对 js 使用的很少，需要查阅网络上的资料来实现自己的想法，相关内容网络上能检索到很多，不过由于一些原因，我会对内容进行一下"偏好评级"，大约是这样的：
• 问题描述完全一致的，会着重阅读；
• 许多技术博客由于排版混乱（可能是复制来的），我会直接关掉；
• 一些技术博客是匆忙构建的，属于更大项目的一部分，这样的文章示范往往代码比较复杂，甚至包含没有完全展示的部分。这种情况我往往会把标签页右移，等学会了只是后作为验证，并能了解到更多的相关知识；
• 在检索过程中，往往会根据查询到的结果，对自己的关键词进行增删、替换、修正，以得到更多结果；
• 尤其是 javascript，往往解法有很多，我还会按简洁程度、通用性排序，依次尝试；
上面只是我的个人习惯，不过，通过对这件事的回顾，我发现，大脑工作的原理一定是"模块化的"，也就是类似于示波器的旋钮，每个旋钮都只控制一件事一个方面，而不影响其他的维度。我依然觉得， 端到端的训练模型只是现阶段"混沌神经网络时代"的一个暴力解法而已，最终能真正构建出"智能"的模型一定不是大模型，而是无数个只干好一件事的小模型在一群"只负责按照问题来调用其他模型"的整合体系。Viola & Jones algorithm?