我学的是python的字典，学习的目的是会用，具体说就是看到他人的代码能从中识别出哪些变量是字典类型，字典对象如何传递，字典里的结构是怎样的，分别是什么类型，代表什么信息；再就是我可以自己编写代码使用字典来承载我需要的信息，解决我的程序问题。这两种应用哪个是靠经验预测就够的？
如果我要学习的是字典，那也要看目的。如果还只是使用，那跟学python字典区别不大；如果是要写一个新字典类型（加特定接口或改善性能），那需要深入到字典内部，学习字典内的对象组成和实现算法，并理解其与迭代器的交互方式，迭代器与遍历语法、生成器、kwargs的交互方式等，然后改写数据结构和相关算法实现新字典的功能。这种层面的泛化确实要了解相关原理。
行文中用到的变量和对象之类的概念都是编程领域有特指的，跟课程里的不一样，请自行分辨。
面向对象编程是一种设计方法，是特化了的一种图示应用。我是将这种方法的结构拿出来去分析其他知识，对于我来讲这是泛化。当然这种泛化能力来自于UML之类的建模工具，我是在用了很久之后才明白这层关系的。
是的，他压根都没听懂。将课程中的概念，往其它学科中的概念上硬套。
本课程的理论体系是重组和调整多学科后的产物，并不等于这些学科本身
同感。不仅词（概念）用错了，而且连概念间关系也用错了。例如他说的：“泛化越强越没法解决具体问题，细节都抽象掉了呀”，这句话完全和课程中的内容相反…
唉，啥也没搞懂也不曾实践过就瞎评论。抽象程度越高，共性越少，泛化能力越强，但这个泛化只能在高的抽象层进行。具体的问题则在低得多的具象层。这层里面的联结模型组要关注更多的细节属性，高层的泛化能力当然解决不了低层的具体问题啦。
结合课程中的内容，我上面的发言并不是在攻击你本人，而仅是对你的发言做出评价，具体指你句子中用的概念及其关系和课程不匹配。
【1.啥也没搞懂，2.也不曾实践过，3.就瞎评论】这几个回复，你的判别依据是什么，感觉是恼羞成怒？
你先别急着攻击，你可以试着考虑一下，我说错了吗。
仅从你的发言来看，你应该是没有用课程中对「泛化」一词规定的内涵，然后也没有用课程中的概念间关系。
你的发言“渐构这套理论只是一种泛化能力强的学习框架。泛化越强越没法解决具体问题。”
如果是用课程中的内容，“泛化越强越没法解决具体问题”这句话就不成立。
本课程对「泛化能力强」的定义，是遇到未见情况时，凭此模型，可以成功预测未见对象。但是把这种含义代入到你的句子中，显然不成立。
因此，你说的「泛化越强越没法解决具体问题」这句话，如果用课程里的含义，完全不成立。那这句话成立的唯一可能，就是你没有采用课程中的定义。
我说的：“这句话完全和课程中的内容相反”，就是指你并没有用课程中的内容，而是用课程之外的内容。仅是对你的发言做出评价，我认为我没有攻击你本人，仅评价你的发言问题（难道你认为我说你没有用课程中的概念，这点说错了吗？），而你却攻击我本人，但是我犯不上和你计较。
大哥，我建议你先别发言了。
说的越多，和课程中内容差的越多。
先仔细看看课程吧。
你说的：“抽象程度越高，共性越少，泛化能力越强，但这个泛化只能在高的抽象层进行。具体的问题则在低得多的具象层。这层里面的联结模型组要关注更多的细节属性，高层的泛化能力当然解决不了低层的具体问题啦。”
我没法评价了…
你说的给我cpu干冒烟了…你说的这还是《世界模型》吗？
别跟他唠了，他是个神仙。
你最好还是评价一下吧，争论的焦点在是泛化并不发生在相同的抽象层次上，例如基于语言的外显继承学习的方法，没办法在具象层直接泛化到基于实践的内隐创验学习上。但在高抽象层次的渐构的框架下，后者也是找最适材料，找最适方法，执行迭代，当然能在这个层次上泛化了。不过，这种泛化没有什么实际意义，还是要把所有被抽象掉的细节都加回来，才能形成适用于基于实践的创验学习方法。
你打了这么多字，唯一的有效信息就是我用的概念与课程不一样，到底哪个不一样了？
了解 
（剩下为了凑字数）
以下内容为AI回复。
在我们开始之前，必须先破除一个最根本的概念错位：
目标，是获得「利用计算机语言，创造出能够预测并解决未见问题的可泛-化模型（即程序）」的能力。 编程语言，只是建构这些模型的工具（语言材料），而非目标本身。搞错这一点，就会陷入“学了语法却写不出程序”的「有联无判」（对象层丢失）困境。
现在，我们运用「渐构分析」的七步法，来解构编程学习。
编程学习的核心，始终是面对未见的问题（需求），所以它本质上依赖于**「模型推测的泛化能力」**。
编程学习的信息推测任务是：
输入空间: {所有可能的需求和问题}输出空间: {所有能够解决这些需求的程序}大脑模型，这个模型的映射关系是：“给定一个需求，能够输出一个有效的程序实现”。“学会编程”是一个宏大的综合任务。为了避免一开始就陷入困境，我们必须将其拆解为多个核心的**子任务**。这与“听说读写”的拆解逻辑一致：
编程世界的核心概念的判别模型。这是基石。编程语言的符号（语法）的判别模型。这是工具的掌握。概念（如“循环”）与其语言符号（如for循环语句）之间的指代关系。联结模型，即如何组合这些概念和语法来解决问题。这是分析的核心。我们将结合「方向视角」(自下与自上)来分析每个子任务。
子任务1：学识义 (Concepts Learning) - 理论基础
外显知识，包含大量的判别模型和联结模型。继承计算机科学数十年发展总结出的抽象概念。概念: 数据结构、算法、设计模式、计算机体系结构、网络协议等。概念，都通过抽象描述、正反例、验证题来建构其**判别模型**。关系: 不能孤立地学习概念，要理解它们之间的联结关系（例如，栈和队列都是线性结构，但操作方式不同）。自上而下练习: 理解了概念后，主动去寻找具象的例子来实例化它，以避免**对象层丢失**。例如，学完“哈希表”，就去想想“用户登录系统”是如何应用它的。子任务2 & 3：学识语 & 建指代 - 语言工具
判别模型（识别语法是否正确）和对应关系（记忆）。学识语和建指代，融入到练应用的过程中。子任务4：练应用 (Application Practice) - 核心战场
内隐知识**。解决问题的模型建构（编程思维），很多时候是一种内隐的、需要自主化的能力。已见的对象）。不要只是看，要去修改它、弄坏它、再修复它。观察每次修改导致的输入和输出变化，这是在搜集感官经验。创验学习**的开端。自下的探索中遇到一个问题无法解决时，这时你已经有了具体的**“问题意识”**。现在，你再带着这个问题，去自上地学习相关的概念（学识义），效率会极高。渐构过程。内隐的编程思维，是通过高频率的练习建构起来的，而不是靠“突击学习”。模型）泛化能力最直接的验证。继承学习的绝佳方式，通过他人的反馈，比对和更新你的模型。概念或算法清晰地教给别人时，说明你已经对它形成了稳固的知识结构。不要把编程学习看作是一个线性的、先学完A再学B的过程。而应将其视为一个动态的、迭代的系统。
自上学习的方式，快速掌握一门语言最基本**的学识义和学识语，目标是能写出第一行代码。自下学习为主导，通过大量解决具体问题**的实践，在做中学，在做中遇到困难。自下实践中遇到的困难，作为学习的驱动力，回过头去进行**自上学习**，有针对性地补充学识义。外显的知识（你从书本上学到的数据结构、算法），通过大量的练习，**自主化**为你内隐的、近乎直觉的“编程思维”。通过这套框架，我们就避免了常见的学习误区：