這是一個小眾的帖子，但本科概率/隨機過程的很多內容都是在處理分佈，因此某些模型的次優表示法卻具有相當不錯的分析特性（例如伽瑪分佈） 我懷疑這個要求在 Cursor 出現後已經消失，我們將專注於純粹的計算模型，這些模型最大限度地擬合現實，而不是分析的可處理性。這可能在工程師中已經是常態很多年了（？我懷疑但不確定），但現在將因為 Cursor 而成為所有數學學科的常態 就像「好吧，75% 的時間從對數正態分佈中取樣，25% 的時間從帕累托分佈（a=3.5）中取樣，讓我看看那樣的情況」 這對工程師來說可能完全是顯而易見的，但對於我們這些在 2020 年之前學習經濟學/任何建模學科的人來說，這是一個巨大的升級，因為我們不得不手動解決這些問題，並且因此在我們能夠構建的模型上受到極大的限制。