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（1）
运筹学是门非常老的应用数学学科，上百年了。
运筹学在业界最传奇的案例就是：蓝血十杰，他们都是哈佛商学院高材生，他们在二战期间应召入伍，在军队担任军需物资的筹划，用的就是运筹学这个应用数学，这是运筹学这样的数学第一次被人们熟知它的实用价值和威力。后来二战结束，蓝血十杰退伍，又到了福特汽车，在福特汽车又用运筹学搞事，成就了大家现在在企业管理界最知名的称号：蓝血十杰。
（2）
运筹学属于应用数学，运筹学里的本质数学原理其实是组合数学，比如大家小时候学的排列、组合就是组合数学。
所谓的排列、组合，其实本质就是求最优解。
（3）
运筹学里面有个内容就是：线性规划和非线性规划。
而大家听说过的A*算法，就是路径规划问题中求最优解：最优路径。大家玩游戏，点一个小兵再点一下目的地，小兵就自己会自动走过去，而且会选择最佳路径走过去，这游戏程序里面用的就是A*算法。
（4）
强化学习大家都觉得特别牛，其实这事也是80年代的事情了，后来一直就没有大进展。这里面的核心就是Q-Learning，起这个名字只是为了好学术营销传播，其实本质就是：动态规划-有限马尔科夫-时序差分。
在2013年，在谷歌和OpenAI的带领下，强化学习才有往前走了一点。比如ChatGPT里使用的基于人工反馈的强化学习策略PPO，其实是OpenAI在2017年的产物了。最近才有人改进到DPO，这已经又时隔7年了。你说这进步多慢。
（5）
在去年11月，Open AI内斗最高潮，爆出一个料说首席科学家又搞出一个全新路线的大模型研究原型，叫Q*，我哈哈大笑，这不就是80年代的东西么？
不过我也不用哈哈大笑，因为大家最崇拜的Transformer里内嵌的神经网络，也是80年代的产物：前馈神经网络，FN。
所以，1990年代、2000年代，这20多年来的所有发展的东西，都被废了，还得回归到最原始的阶段，才最好使。
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