一目十行：上下文快速阅读法
基于上下文关系的阅读方法：不死扣每个词语字眼，而是着眼这个词语的语境前后关系。
以下是ChatGPT回答：
基于上下文关系的阅读方法强调理解文本的整体语境，而不仅仅是理解单个词语或短语。
这种方法的核心是通过识别句子、段落甚至整篇文章中的逻辑关系和线索，来解读文本的含义。以下是一些实践方法：
- 上下文预测：在阅读时，试着预测一个词或短语的意义，而不是简单地依赖于词汇表。考虑它在句子或段落中的角色，以及它前后出现的词语，来推断它的含义。
- 语境线索：寻找文本中的线索，比如逻辑连接词（例如"因此"，"然而"，"所以"等），时间线索（"过去"，"现在"，"将来"等），以及因果关系等。这些线索会帮助你理解词语的含义和句子的结构。
- 重点句子：注意文本中的关键句子，特别是那些概括了文章主题或提供重要信息的句子。理解这些句子对于把握整个文本的意义至关重要。
- 上下文修饰：关注词语周围的修饰语，如形容词、副词和介词短语，它们会提供关于词语含义的重要线索。
- 重复和强调：注意文本中重复出现的词语或主题，以及被强调的内容。这些重复和强调可以揭示作者的意图和重点。
- 语境推理：通过理解句子中的逻辑关系和上下文，进行推理。例如，根据上下文推断生词的含义，或者从前文和后文中推断作者的观点。
- 背景知识：利用你已有的知识来帮助理解文本。这包括文化背景、历史背景、以及作者可能假设你已知的事实。
通过结合这些方法，你可以更全面地理解文本，而不仅仅是了解其中的每个词语。
总结
基于上下文关系的阅读方法可用实现一目十行，短时间了解大量科学论文，通过大模型辅助帮助，提升学习效率。
有些人对机翻的生硬词语反感，这其实是没有掌握上下文阅读方法的情绪抵触。人类进入AI机器人共处时代，不同国家多语言也进入相互促进的共同繁荣，例如有汉语 日语和英文三种支持的Hololive发布的一个视频中：把 "Maccas run "念错成了 "Maccas Jdon"，引起了Hololive追随者的笑话和嘲笑，将 Jdon变成了一个俚语和口头禅。
语言文字本身已经变成了一个符号，这个符号的内在意义以及它指向什么物质，这些都变得不再重要，相反，意义即使用，只要这个符号有使用价值，即有意义，例如比特币是一个数字符号，在美元流通稀少时，可以替代美元支付，购买那些无法购买到的芯片产品。
符号词语的意义是在被使用的语境中真正产生意义，例如Table这个词语，如果你直接学习Table词语，查字典，它有桌子、数据表等含义，然后你会像字典一样背诵所有这些可能的意义吗？有计算器在手边，你还在背诵加减乘除口诀，然后笑话那些只会用计算器的人吗？
那么如何学习Table这个词语意义？
通过table所在文字的上文和下文关系推断，其实它无论是桌子或数据表的哪个含义不重要，在数据处理上下文中，它与Schema数据结构可能更类似，而Schema与Pattern模式之间反而有区别，Schema vs. Pattern v.s Form，这些都属于形式逻辑领域的常用词语，无法直接深入这些词语内部去区分它们，而是只能从它们被使用的场景去推断。
基于上下文的阅读方法能够让你不畏惧生词、陌生词语，跳过阅读过程中的各种拦路虎，提高时间效率，纲举目张。
补充：
最重要一点是：人的大脑类似大语言模型，基于上下文的阅读方法可能类似于大模型的训练，当你阅读的陌生领域的文字达到一定规模时，涌现 就可能出现，也就是你一下子明白了这些文章在谈论什么，领会？贯通？顿悟？
现在人们还不明白大模型为什么达到一定规模会涌现出智能，但是我们可以把我们人类大脑当成一个大模型，用基于上下文阅读方法训练它，期望有一天神奇会出现，而且肯定会出现。
banq注：
我本人采取这种方法，几年内阅读了大量生物医方面关于抗衰方面的文章，从一开始寸步难行到现在一目十篇论文。