我是弱鸡，只会蛙泳（属于犯规的那种，狗爬泳好像也可以）。这些都是坐在看台上学习到的。
我去年 12 月参加了日语 JLPT N1 的考试，三天前结果发榜了。我的成绩是：
| 文字·词汇·语法 | 60/60 |
| 阅读理解 | 60/60 |
| 听力理解 | 48/60 |
| 总分 | 168/180 |
虽然前两个部分我坚信自己错了不少题（至少 6~8 题吧），但是因为 JLPT 的评分标准，我居然都得了满分 🥳 那么今天就来介绍一下包括 JLPT、TOEFL、GRE 在内的绝大多数大型标准化考试都在使用的，能把错题都算成正确的评分机制吧。
一般考试的评分机制大概都长成这样：
然后把正确题目的得分加起来，就是你的总分。不过，这样只能算出你在这次考试中的分数，那么你的能力值到底是多少呢？
你也许会觉得这不是废话吗？分数是多少，能力就是多高啊！
如果这样想的话，背后的推导逻辑就是「考试分数➡️个人能力」。但事实上的因果关系应该是「个人能力➡️考试分数」吧！这就是项目反应理论（Item Response Theory）的逻辑：
考试的答题反应（Response）是个人能力值（一个「在你身上的虚拟数值」）产生的一个结果。一个人的能力值越高，就越不可能在简单的题目上犯错，同时也越可能正确解答困难的问题。
根据你每道题的回答，我们可以试图算凑出一个能力值，最能够解释整张答卷的对错分布。这就是许多大型标准化考试使用的评分机制。
顺便提一提，这种遵循因果关系，从结果来反推出原因的统计方法，叫做贝叶斯推理（Bayesian inference）。贝叶斯（Thomas Bayes）毫无悬念是统计学中最重要的人名。
为什么要强调「大型」呢？因为每一道题的难度在考试前其实很难客观估算，经常会有「这一年题出得太简单，那一年题目爆难」这样的现象。最好的估计方法，就是从全部的答卷中统计出每道题实际的「难度曲线」（学术名称「项目特征曲线」，即能力值对应的答对概率）。如果考试不够「大型」，考生人数太少的话，这种测量题目难度的方式就可能不够准确。
假设，一个英语能力测试有四道选择题：
假设整个测试的满分是 10 分，四题全部答错得 0/10，四题全部答对得 10/10。这两个结果没有悬念。
但如果没有全部答对呢？这时候就要区分两种情况：
假设有一个人回答对了第一题，但是 2~4 全错。那么最有可能的解释是「此人能力值很低，只知道字母表」，因此得分可能是 1/10。
那如果他只回答对了最后一题，1~3 全错呢？用数理统计的方式很快可以得出「最有可能的解释是此人狗屎运蒙对最后一题，实际上却连字母表都不识」，他的得分几乎肯定是 0/10。
你看，第二个人答对了一道最难的题，得分却比答对最简单的题目的人还要低！这很符合逻辑，但是用传统的算分方法是不可能得出这种结果的。
这种算分方式甚至还可能逆转评分标准。比如上面的第三题，现在一半以上的文盲美国人1都不知道虚拟语态（subjunctive mood）的语法，所以这题的回答很可能出现「错误回答反超正确答案」的情况。根据不同语言考试的标准，这样的现象甚至可能会推翻题目本身，导致答错不扣分。
IRT 算分机制非常复杂，一般先从全体答卷中统计出每道题的响应曲线，再通过响应曲线计算出每个考生的能力值，然后还要回过头去验证计算出的能力值分布是否与历年的分布一致，再作调整。反反复复好几轮计算调整后，才能得出最为准确的结果。
所以，答对某题对于分数的影响变得非常不好预测。也许一题之差，就能让你从「好像很强，只是运气差了点」变成「好像很弱，只是运气好了点」，分数也随之天差地别。不过 IRT 的目的和大多数时候的效果帮助了「能力强但稍微粗心」的学生获得更高的成绩。
如果你能够安排自己的注意力，或者改变解题顺序，做到在你认为简单的题目上千万不要失误，这是应对 IRT 评分标准最最重要的策略。
一旦简单题目上连续出错，模型的预测就会倾向于认为难题的正确都是偶然——这就需要难题连续答对才能排除这种猜疑。相反，对于自己很没有把握的难题，千万不要浪费时间，乱猜一个答案可能都不会失分。
看见自己文法和阅读双满分的时候，简直不敢相信！好高兴啊！都快四十岁的大叔，找回了初中生期末考试考满分的感觉，哈哈。
听力才 48/60，比预期要低了一些，心里有点点不服气 🫤 不过 IRT 帮我拿了两个满分，只拉低了其中一个，我已经很满足啦～
因为得到了 142+ 的优秀成绩（CEFR 语言能力评级达到了 JLPT 最高能认证的 C1），我的 JLPT 之路就算一步登天式的圆满完结！自己给自己半年来的辛苦学习撒个花～
绝对的王者，当之无愧的第一名，就是这个单词了：
indict
这是一个在美国新闻里特别常见的词语，意思是「提起公诉」。但可能是因为是法律词汇，我在来美国之前完全没有接触过。
关于这个词的发音，我在美国问了周围一圈的中国朋友，基本上全军覆没！
它的读音是「隐代特1」—— i 是「爱」音，c 是不发音的！什么鬼逻辑！
第二名 Infrared - 红外线，所以是 Infra-Red 呀，根本就不是一个名叫 infrare 的动词的过去式（真的只有我上了一辈子的当吗）。
第三名 Worcestershire sauce（what-@$%^#! sauce），喼汁2
我没有参加过高考，取而代之的是大学自主举办的入学考试，分为笔试与面试两个部分。今天靠着不完全记忆，我来复盘一下当时面试的过程，以及我在不经意间发现的一个面试秘诀。
面试的教室里坐着一排五名考官，我则坐在对面的座位上。最正中的貌似是主考官，数学系的教授。大致的对话如下：
主考官：你对数学的哪个领域比较感兴趣？
我：我对数形结合的领域比较感兴趣。
主考官：那请问， 在什么条件下是双曲线？
我：（黑人问号？……这高中教材里根本没有这样的形式啊）需要整理一下变换成标准型就可以判断了。
主考官：啊，你连
a^%@b%$c-@d+#e%$f都不知道吗？我：（尴尬，委屈，无语）
这个问题之后，基本就会跟着对你感兴趣的领域的追问。因为面试官第一要务，是判断应试者自我描述的夸大程度，这将成为整个面试评分的标尺。
主考官：那好，0.999999（念了六个 9）和 1 哪个大？
我：（黑人问号？）……那应该是 1 比较大。
主考官：啊？1 比较大？
我：（问号，问号，问号）
如果遇见特别诡异（感觉与职务需求或个人品格无关），或者异常简单（像我上面的例子），应当确认意思。比如我当时就应该问：「0.999999 比 1 小，这个问题似乎太显然了。是不是我误解了您的题目？」
主考官：抛物线 两端的夹角，会越来越大还是越来越小。
我：越来越小。因为通过求导可知斜率为 2x，两端趋于负无穷和正无穷，都是 90 度。
主考官：嗯。（怎么眼前这个弱智突然还知道求导）
如果面试一开始搞砸了也没关系，就当没发生过就好。给考官留下由低到高的印象，其实也挺好的。
考官二：你还有什么兴趣爱好？
我：计算机是我的爱好和特长，尤其喜欢编程。
考官二：那你知道摩尔定律吗？
我：半导体产品的性能平均每 18 个月翻一番，同时价格降低一半。
「万精油」式的知识储备非常重要。平时可以多读一些像《十万个为什么》这样涵盖多个领域的浅显科普读物，既有意思又实用。它不仅能帮助我们在面试等「广而浅」的场合从容应对，更重要的是，当我们在自己的专业领域深入钻研时，这类广泛的知识积累也常常能带来创新的突破。
考官三：你今后的志愿是什么？
我：想在软件行业创业（……巴拉巴拉……）比如国产软件金山公司就是一个很好的模范。
考官三：那请问金山公司的老总是谁？
我：（尴尬！……但是面试结束后想起来了 WPS 的万能密码1）
我：（对主考官）我现在明白了您刚才想问的是「0.9 循环与 1 哪个大？」我误解您的意思了。这两个数是一样大的，因为 0.9 循环会收敛到 1。说到收敛，我突然想到数学里有一些概念正是因为无法收敛，而引发逻辑问题，譬如「罗素悖论」就是「集合嵌套」这个概念不能收敛。（其实这个关联有点牵强……）
主考官：（眼睛突然放光）你还知道「罗素悖论」？那你知道罗素悖论最后是如何被解决的吗？
我：（正好在书店乱买过高等数学书读到过！）应该是被 ZFC 集合论解决的。
主考官：（形势完全逆转）没想到你知道的还挺深入的。你还读过什么书，有什么兴趣？
我：（完全转为主场）还有（巴拉巴拉一堆书名和数学理论，五个考官不住点头）
如果你明确知道面试官想要考察你哪方面的能力，你又觉得自己之前没有发挥出应有的水平，或者面试的问题没能让你充分展示自己的知识，你总能在面试的最后做这两件事：
面试带有很强的随机性。也许一个趣味相投，就让你轻松过关斩将；也许就一个简单问题的误解，五分钟之后就变成了垃圾时间。但是，面试有一个非随机化的诀窍，就是一定要找到机会把被动回答变成主动的展示。只有应试者主动展示自己的才能，面试才有更大的确定性，这也是大多数面试官所偏好的互动方式。
几个月前心血来潮想要系统地学好日语，给自己报了年末的日语 N1 考试。一转眼就快到考试的日子～
虽然拿到 N1 成绩对我没有任何实际的意义，但强迫自己准备一个考试的感觉还真的挺怀旧的。这几天回到家陪好娃了，剩下的时间都在刷题、背单词、看视频。
不过除了日语以外，让我领悟最深的是日语老师的营销功夫。
给我印象最深的是「日本語の森」——来看看它是怎么一步步赚学生的钱的：
JLPT N1，前排就有「日本語の森」编写的教材「この一冊で合格する」，评价也非常好。我觉得价格良心，内容精良，讲解非常简练没有废话。老师是长得很甜的日本美眉，发音自然也很标准啦。我觉得给 N1 词汇语法打个基础，花了一本书加两个月的订阅，很值得～（实际上，书里的内容除了两套模拟试卷外，剩下的内容全部都包括在 APP 里了，有点点白买的感觉）。
下一位是 YouTube 上的一个日语老师「抓尼先生」。看他的教学视频有一种让我们这些接受中国教育的人感到非常熟悉的「应试教育」的爽感——
这才是我想找的教学影片嘛 👻 这位「抓尼先生」自己的日语当然很不错（除了他的发音是完全中了我这篇文章里提到的头号问题），不过让我倾佩的是他总结的应试技巧非常实用——和他的营销技巧：
这两个老师的营销手法，都是一环套一环，每一环都展现了自己的实力和巧思，每一环都给消费者部分但实质的益处，每一环都会有力地指向下一环。在竞争白热，内容趋同的标准化测试准备课程里，要能脱颖而出，营销和业务这两项都是必不可少的。我觉得这两个都算是很不错的营销案例，在营销能力的背后，当然离不开他们自身过硬的实力啦。
在现代最常用的语境下，jealous / jealousy 和 envious / envy 几乎是同义词，中文里把前者翻译成贬义的「嫉妒」，后者翻译成褒义的「羡慕」。前者在英语里一定是贬义词，后者可贬可褒，基本上这就是大多数英语老师教我们的意思。❌❗️
Jealous 和 envious 的深层含义完全不同，甚至可以说是「反」义词。
在下面句子的空白处选择 jealous 或 envious 中更合适的词语填入：
全部都是 envious😜
下面这些例句可能让你体会 jealous 的语义：
不知道你有没有感觉到：Jealous 的原意是「吃醋」。
Jealous 通常指的是害怕失去自己已经拥有的东西。 重点在于保护，以及对失去的恐惧。
Envious 指的是渴望别人拥有的东西，自己却没有。 重点在于想要，是一种对别人拥有的好东西的渴望。
中文的「嫉妒」则是第三种意思：对别人的成功或优越地位所产生强烈的不快。「嫉妒」包含了「羡慕」的成分，却不是逻辑上的必要条件。一个人可能对别人的成功没有很大的羡慕之情（比如两人的专业领域毫不相关），这种「嫉妒」纯粹就是「别人爽了，我就不爽」。可能英语世界的人无法感受我们东方人的这种毫无逻辑的特有情感吧🤣
现代英语里，jealous 这个词的确已经开始包含 strongly envious 的意思了。我想可能是因为 jealousy 的感觉远远要比 envy 更强烈，两者以情感程度为共通点渐渐靠拢了。但可惜这种与「羡慕」完全不同的情感，在中文里却只有一个非常口语化的词语「吃醋」来淡淡地描述。也许，东方人的「吃醋」就是没有西方人的酸劲儿强～
看来东西方文化有各自的弱点，从词汇中便能得以一窥。
这让我想到了《圣经》里的摩西十诫，其中第一条（《出埃及记》第 34 章 14 节）就说到：
“Do not worship any other god, for the Lord, whose name is Jealous, is a jealous God.”
这节圣经经文要翻译成中文非常困难，而且文字完全不能达意：
不可敬拜别神、因为耶和华是忌邪的 神、名为忌邪者。
很多中国人读到这里看不懂「忌邪」什么意思，跑去翻了英文版「哦，原来是忌妒的意思啊！……可是神为什么要忌妒别的假神呢？没自信吗？……😵💫」
其实原意是：以色列的神是「会吃醋的」神！以色列人如果敬拜别的偶像，神就会有强烈不爽的情感！
显然，这里的 jealous 绝对不能用 envious 代替，否则意思彻底错乱！但是《圣经》里用「吃醋」，格调也明显不对啊……翻译无解！
写博客就像是开垦了自家院子，面对一块翻过土的空地，不好好把它种满了感觉很浪费。想到我在中学期间经常写一些小游戏，如果能重写一遍摆到这个网站上似乎是个不错的点子。
作为有娃上班族，我自然是没有工夫花大量时间写网页小游戏的。但是用来练习 AI「氛围编程」（vibe coding）倒是正好啊！一来网页前端开发一直是 AI 编程最强项，真人反而很难搞定 CSS 之类的细节；二来我的 JavaScript/ReactJS 非常烂，顶多只到了看得懂代码的水平，要动手写的话还要从查一堆资料开始。
之前我用过 RooCode 之类的智能体助手，不过这次想上下班的时候在手机上搞，于是选择用直接聊天来测试。不得不说，Claude 真的是很厉害，一个游戏基本上第一次尝试就能直接做对 95%，而且界面也挺漂亮。那个工作量我觉得对于我至少是要花三四个小时（假设我 ReactJS 熟练的话），AI 两分钟就搞定了！
但是，剩下那 5% 才是重点。我把这 5% 分成五个 1% 好了：
最后还是折腾了半天，终于把两个游戏写到 99%，之后再来补足 1% 的纰漏吧。
有人说，AI 主要可以替代初级员工的工作。我个人不是很赞同，因为单从执行基本任务的能力来说，AI 远超初级员工。但是 AI 将任务臻于完美的能力极差，主要是因为目前的 AI 与人的沟通有很大的障碍。随着任务与最终完美目标逐渐逼近，描述还不够完美的部分细节所需的沟通成本会急剧增加。
这种沟通障碍和目前 AI 的训练的方式有很大关系。比如，让一个初级员工完成某个项目，如果对方能力不足，没有信心把事情做对，那么就算他一开始不告诉你，你也可以从他完成任务过程中的流畅度和回馈中察觉出来。但是你让 AI 做什么事，目前的 AI 都会一本正经、自信满满地吐出一大堆结果来，几乎从来不会坦白它没有自信。
另外一点是，AI 的知识技能结构与正常的人类差别特别大。比如说，现实中的初级人类程序员，往往已经具备了很好的编程逻辑思维能力，但是由于严重缺乏某些编程语言的特定知识，写出来的程序「味道怪怪的」。要等到在实战中千锤百炼，被各种问题挑战以至学习到各种奇技淫巧，于是升级成为了高级程序员。而 AI 对于奇技淫巧的掌握一开始就远远超过普通的程序员，但是在编程逻辑上其实要落后于人类。于是，看人类写的代码，一眼就能评判此人的水平。但是 AI 的代码表面看起来都是标准美观，似乎出自经验特别丰富的程序员之手。但是仔细审读往往会发现特别基本的逻辑错误。
这两者归纳起来，都是一个问题，那就是判断 AI 完成品的质量要比人类完成品困难许多！这就导致人类无法根据自己的快速判断，来决定自己还要花多少精力来审查和补充。于是，要么轻信 AI 闹出诸如司法假案例1这样严重的事故；要么过度怀疑 AI 的成品，费时费力地验证所有细节，到头来还不如亲自操刀的两难窘境。
梦是彩色的还是黑白的？梦是疯狂的还是理性的？梦是能操纵的还是被动的？……在我经历的几次清醒梦中，我把梦的各种细节都观察了一遍，总结出了以下几条特性：
梦是彩色的，梦里有声音，梦里有痛觉……梦里几乎什么都有，根本没有那种超级显然的大 bug。我时常有过在梦里怀疑自己做梦，主动测试后以为自己没有在做梦的失败经历。基本上，那种掐胳膊、摒呼吸之类的方法，成功率都非常低。
梦里套梦的经历我小时候也有过一次，好不容易从一个噩梦中醒过来，居然还在梦里，醒来后觉得非常神奇。当然我有印象的嵌套层数也就只有两层，跟电影《盗梦空间》那种复杂度还不能比。
不过更可怕的是，哪怕梦里发生荒谬至极的事情，大脑里总会有一种强烈的妥协意念：「虽然不可思议，但既然已经发生了，那就只能承认是真实的了。」等到醒过来了，才对梦里的自己居然对这些荒谬之事照单全收而感到失望甚至后怕。我不能确认这是否是因为自己缺乏质疑权威（不是一般的权威，是真实世界的物理法则！），还是大脑在做梦时开了特别的作弊程序阻止自己理性思考。那些平时经常质疑，敢于挑战事实的人，或许会与我有不一样的感悟吧。
对于我来说，识别出梦境的主要特性是——
平时我要是看见一根横杆，就会心血来潮跳起来做起引体向上（别问我为什么，现在年纪大了就懒了许多）。当我发现自己可以轻轻松松做到 50 个以上，就知道是在做梦了。除了引体向上之外，有时用力一跳能够飞得老高，也是类似的道理。
做梦时，身体横躺在床上，这的确让身体对重力的感知变得不一样。但仔细想想，为什么人脑在闭着眼睛的时候可以模拟出复杂的视觉，却不能在身体平躺的时候模拟出精确的重力呢？似乎人从潜意识里就是厌恶重力的。即便我们日复一日生活在重力加速度等于 9.8 m/s2 的世界里，大脑却不愿意学习这个事实。所以由大脑自发模拟的梦境里，重力加速度的数值会比物理真实值小很多。
巧合的是，几乎所有的 3D 游戏也都会把重力加速度调成远低于 9.8 m/s2，这样的游戏玩起来反而有真实感。这两个证据是不是共同印证了我们厌恶地球重力加速度的潜意识呢？
以下几个「噩梦」的主题在我的梦境里反复出现，并且经常被我识破（不少读者可能也很熟悉😂）：
（基本都跟本科学习有关，可见我的心理创伤都来自哪里😅）
根据研究猜测，这可能是大脑的自我压力测试——人在真实世界遇到压力时，会产生应激反应导致肾上腺素等激素水平飙升，对身体产生了实质性的负担的。但在梦里遇到高压境况时，内分泌系统并不会被激活。因此最有可能的解释就是，大脑会利用梦境模拟真实环境中可能出现高压环境，来训练自己在真实世界中的抗压能力。
有几次在我意识到做梦之后，还试图跟梦里的人对话。对话部分不会给我任何不自然的感觉，对方的声线、讲话内容、语气，都跟真实生活没有区别。但是我发现背景异常的安静，没有风扇冰箱之类的家电的高低频噪音，也没有车流、鸟叫的声音。看来我的脑子要生成无意义的噪音可能是一件比较费力的事情，所以就懒得做了。这也是侧面证实了人脑非常不善于生成真正的随机数的。
这个小游戏可以测试你心里想的随机数能不能被猜对。只要凭自己意念「随机」按 0 或者 1 就可以。要稍微玩久一点才有难度。看看你的胜率能否超过 50%。
比如，当我意识到自己在梦里的时候，我就会想立刻跳转到游乐场，这是完全行不通的。要达到瞬移的效果，必须采取一些迂回曲折的方式。例如，先对着一堵墙发动「信念力」，告诉自己「墙后面看不见的地方有一扇门，门推出去就是游乐园的商店，走出商店就到了游乐园。」这样边想边走，果然就能生成出想要的结果。如果我对自己的信念产生怀疑：「这里出现一扇门好像不太合理啊～」那么大概率这扇门就无法被创造出来。
同样，如果要改变梦里的物件，不能直接试图让它在自己眼皮底下突然改变。可以试着把目光移开，再移过来。或者，通过同胚变换把形状连续地改变过去。
（拓扑学的实用性 +1。学好拓扑，才能制霸梦境😅）
如果梦里闭眼再睁眼，画面就会无法重构，睁眼之后有可能什么都看不到，或者进入完全不同的（一般是乱七八糟的）场景，然后因为大脑超负荷而从梦里醒来。所以想要让梦境延续就不要闭眼，反过来想要让自己赶快醒来，就试图紧闭双眼再睁开。
尤其是最后两个跟视觉相关的特性，与生成式视频 AI 模型真的好一致。人脑本身可能并不局限于有物理逻辑的视觉变化，但是因为我们睁眼只能看见符合物理规律的世界，人脑就学习成了这个样子。也许把我们放到不符合物理规律的世界，我们的梦也会不一样呢（痴话）。
有一天凌晨的时候，我处于极浅睡眠的状态。大脑里正在上演复杂的「梦中梦」情节，同时居然还打通了现实体感的通道。
梦的具体情节毫无逻辑可言，我也都忘了。但是唯一记得清楚的是，每当我在梦里要用到某个概念（「美国社保的取得资格」😵💫）的时候，现实中的我就会发出哼哼声。一旦停止思考这个概念，哼哼声就停止。莫非我的大脑也像软盘驱动器一样，读取概念时一定要发出声音效果吧😅
以下两个梦里偶尔会遇到的情况，虽然重复发生，但似乎总是无法唤起我的梦境意识：
不知道弗洛伊德写《梦的解析》的时候做过多少清醒梦呢？
我原来认为知识这种东西一定是多多益善的。不是号称人的大脑只被利用了 5% 吗？那么多闲置的脑力，足以装载任何知识。
但现在我逐渐倾向于认为过度富裕的知识和肥胖一样有害。大吃大喝无用的知识，可能是现代人的新肥胖症。
知识和食物有许多可以类比的特性：
食物有快吸收（例如单糖）和慢吸收（例如蛋白质），知识也一样。不乏有许多知识需要人大量阅读，仔细研究，深入思考才能获得，滋润心智。但也有现在大量的诸如「知识型」油管视频，三五分钟讲完微积分，十几秒一个「Did you know?」的连续知识轰炸，就像是给思维狂塞冰淇淋甜点。
真正能让身体（肌肉）健康增长的，是那些构成复杂的蛋白质。人体要花很多时间把它们消化分解成肽和氨基酸，再按照自己身体所需的重新组装起来。知识也是一样，有效的学习需要花时间把获得的知识拆解后，与自己已经能够理解或体会的事物关联起来，再重新构建知识体系。整个过程进行完了，才算是「学会了」。
快消化的食物给人一时饱爽的感觉，但很快就被燃烧完了。血糖忽高忽低，长久容易引起肥胖糖尿病。「Did you know?」们也一样，大脑没有足够的时候处理学习，只能快速记忆。长久过量，大脑恐怕连记都懒得记了。这样的习惯肯定会阻碍深度学习。
很多食物都是垃圾食品、过加工食品，甚至是毒物，吃了就会积累长期损害。现在许多的所谓「知识」，可能是八卦、偏颇极端的观点，甚至是虚假的阴谋论。
因为最近在减肥，我想试试我的减肥招数能不能类比用在知识上：
| 💪身体减肥 | 🧠知识减肥 |
|---|---|
| 记饮食日记，计算卡路里 | 严格记录和限制上网的时间、来源 |
| 储备健康低热的食物 | 找一些好的博客或者频道，订阅起来。尤其是书——我除了电脑相关的书籍都不怎么感兴趣，这是一大弱点。我要找一本开始读起来。书是典型的高营养低热量的精神食物 |
| 适当多运动，燃烧热量，维持并提高基础代谢 | 注重知识的吸收、内化和重构（写作）。应该增加独自深度思考，记录思考的时间（写博客就不错） |
| 远离诱惑，尽量不碰垃圾食物源 | 持续警惕不健康的信息来源，主动屏蔽 |
既然知识和食物能对应得这么紧密，那么过量食物和过量知识的危害恐怕也异曲同工，还是小心为妙。