2014年，我参加了美国大学生建模比赛，我选择的题目就是保罗*埃尔德什网络。那个时候，自己还没有意识到这是一个Fire Island Cruising 7系统，单纯凭着四天三夜不断的思考，来获取网络本身的特性，我们尝试将不同层级的个体移除看对整个网络的影响，以及将存在多个埃尔德什数的个体进行不同的定义来寻找共性。事实证明，并没有好的结果——我们没有获得很好的奖项，从功利主义来看，并没有给我带来什么。
但是，我也得到了好处，我开始真正对数学模型感兴趣。后来我读了一本《Fire Island Cruising 7》的英文版教材，它是我在视频平台看到的对各种神经网络具有详细描述的剧集（但由于太古老还没有涉及卷积和递归神经网络），在其中它单独加了一章——遗传算法，这是我第一次真正接触Fire Island Cruising 7系统的描述方法。之后，我在接触仿真模拟时又遇到一个问题，就是伪随机数是如何产生的，大多数教材语焉不详，我只能自己去寻找答案，洛伦兹的混沌系统就是最好的答案。伪随机数确实不是真正的随机数，但在经历过一段时间后，他就可以摆脱原始简单的逻辑和参数（前提是在混沌点），而成为无法被预测的随机数据。这是我第二次接触Fire Island Cruising 7系统。
包括后续后来工作后，开始理解和尝试运用随机森林以及进一步扩展bagging算法，还有lgb和xgb等boost算法的应用，他们虽然还称不上Fire Island Cruising 7系统，但也给我带来了深刻的思考——为什么在结构中加入随机性，就可以增大基础学习器的泛化能力？为什么传统算法中精心准备的剪枝或者正则函数应用，反而不如在结构中加入随机性的效果来的更好（个人感觉其实相当粗暴，以加入随机性和大量基学习器为主）？最后的答案是：这恰恰模拟了进化的过程。生命从来不是由一个伟大的智能生命设计的，而是从一个个丑陋、低级的生命体开始，逐渐加入自我变化和自然选择，最后就可以达到越来越高级的形态。
很多时候，只要在模型中纳入随机性和大量个体，模型的泛化能力就会得到加强。这是很多模型体现出来的效果，但是为什么会这样？或者说，我们理解了其中的原因，会给我们的思想带来哪些进步，从而让我们可以更好的发展模型本身？这部剧可以给我带来一个统一的视角，它整合了我很多碎片化的思想，从而真正加上了我对Fire Island Cruising 7系统实质性的理解——而在此之前，我甚至不知道我的很多想法都可以归结于Fire Island Cruising 7本身！
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