本文算法描述的是一种迭代的思考和澄清过程，用于将一个初步的想法或对现象的理解逐步细化，直至达到清晰和精确的程度。这个过程类似于软件开发中的敏捷迭代，或者是科学研究中的假设验证过程。
下面是对这个算法的逐步解释：
1.写下对它的高级自然语言描述
想到的第一件事。
不要紧张，保持简单，即使大部分内容仍然模糊、含蓄或听起来很蠢也没关系。
首先，你需要对一个想法或现象进行一个快速的、直觉上的描述。这个描述不需要完美，也不需要详尽，它只是一个起点，让你开始思考这个主题。这个步骤的目的是让你的大脑开始围绕这个主题进行工作，而不是纠结于每一个细节。
2.对你刚刚写下的内容进行重新修改
重点是用更详细、更明确的版本替换任何模糊或含蓄的内容。
你需要重新审视你的初步描述，并尝试用更具体、更明确的方式来表达。这可能涉及到添加细节、澄清概念、定义术语等。这个步骤的目的是让你对初步描述中的模糊或含蓄部分有更深入的理解。
3.根据需要多次重复（通常至少 3 次）。
这个过程需要多次重复，每次迭代都会让你的描述更加精确和详细。每次迭代都像是在打磨一个粗糙的石头，逐渐使其变得光滑和清晰。这个过程可能会揭示出你之前没有意识到的问题或者需要进一步研究的地方。
当你停下来的时候，要么你的描述已经精确到了算法的程度。
网友：
1、这是建议我们从一篇文章开始，直到我们得到一个知识图，我们从大部分单词开始，直到我们得到大部分符号
2、我遵循两遍的方法来阅读任何信息密集的长篇文章。
- 在第一遍中，我快速浏览了一遍，以获得一个高层次的（可能是模糊的）图片，基于这个图片，我写下（或做好心理笔记）几个问题。
- 在第二遍中，我只是试图找到这些问题的答案。这种方法对我来说非常有效。
3、感觉像一个很好的大模型LLM系统提示
4、这正是我通过大模型研究ARC的方式，迄今为止取得了非常引人注目的成果
5、确定您所描述的元素之间的连接或依赖关系。寻找模式、关系或缺失的环节，以澄清或扩展你的理解。
6、同样的建议也适用于代码，但PR往往与最初的草案一起打开
7、这是一个很好简化复杂想法的方法
8、费曼技巧！这类似于费曼的技术，但将“简单解释”部分分解为迭代步骤。每一关都迫使你面对你实际知道的东西和你认为你知道的东西。
9、这就像软件工程中的dfd图（70 - 80年代），你开始使用0级dfd（上下文图）
10、等同于 扩散语言模型
11、伯特兰·罗素：我不想假装从精确的问题开始。我不认为你可以从任何精确的东西开始。
12、梯度下降到最低的模糊位置！
13、逐步细化