简单问题只需要很少 #参数 ，比如投出的铅球在哪里落地，只需知道出手速度一个矢量参数即可相当准确。
实际上铅球的大小、重量、形状、风速、气压、温度等都会对结果产生影响，只是影响太小，可以忽略。
但若投气球，就需要加上这些参数，才能得到较准的结果，所以投气球比投铅球复杂。
#理论 就是找出主要因素，排除可忽略因素的过程，这个过程叫#抽象 。
没有抽象，会被大量事实淹没，看不到 #规律 ；过于抽象，会忽略重要因素，结果与事实不符。
要分清哪些因素重要，哪些可以忽略很困难，尤其是不那么极端的情况——比如排球。
简单粗暴的办法是不分情况，列一个包含所有参数的方程，一定能得出准确的结果。
唯一的缺点是 #成本 很高。对于铅球，就浪费了很多成本在那些完全不影响结果的参数上。
但如果这些时间精力的成本低到可以忽略不计呢？
那就可以不用分情况考虑，不管投出的是什么都成了同样的问题。
下一步，可以包含所有宏观物体的运动，再下一步，微观运动、电、磁……都可以统一到一个 #方程 ，只是这个方程可能需要成千上万个参数。
再下一步呢？生物，最后一步是人和社会，这个方程可能需要几万亿参数。
这就是 #大模型 。
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