跨域性的常识性推理是指在不同领域或知识领域之间进行推理和迁移的能力。它涉及将已有的知识和经验应用于新的情境或领域，以生成新的推理和理解。以下是关于跨域性常识性推理的一些常见观点：
基础知识迁移：跨域性常识性推理可以帮助我们将基础知识从一个领域应用到另一个领域。例如，理解水的物理性质和化学性质可以使我们推断其他液体的性质。
比喻和类比推理：跨域性常识性推理可以通过比喻和类比来建立不同领域之间的联系。通过找到两个领域之间的共同点和相似之处，我们可以将一个领域的知识应用于另一个领域。
情境推理：跨域性常识性推理涉及将已有的知识应用到新的情境中。通过理解和分析新的情境，我们可以推断出与该情境相关的知识和信息。
模型迁移：跨域性常识性推理可以通过将已有的模型和框架应用于新的领域来进行。这意味着我们可以将一个领域中的问题解决方法应用于另一个领域中的类似问题。
抽象和概括推理：跨域性常识性推理可以通过抽象和概括已有的信息来进行。这允许我们将一些共同的特征和属性应用于不同领域中的各种情况。
跨域性常识性推理是一种关键的认知能力，它可以帮助我们在不同的情境和领域中进行灵活的思考和问题解决。通过跨域性常识性推理，我们能够更好地理解和应用我们的知识和经验。生活中的跨域性常识性推理的例子可能不太常见，但以下是一些可能的例子：
财务管理：在个人财务管理中，我们经常需要管理多个银行账户。然而，我们必须通过不同的银行网站或应用程序来访问每个账户，而且通常需要为每个账户单独登录。这是因为不同的银行拥有自己独立的系统和域名，不能直接共享登陆认证信息。
社交媒体登录：许多网站和应用程序提供了使用社交媒体账号进行登录的选项，例如使用Facebook或Google账号登录。然而，这些网站和应用程序无法直接访问我们的社交媒体账号信息，而是通过跨域认证来验证我们的身份。
医疗信息共享：在医疗领域，跨域性也是一个重要的问题。例如，当我们在不同的医院或诊所就诊时，医生通常需要共享我们的医疗数据和病历信息。然而，由于医疗机构之间使用不同的医疗信息系统，跨域共享医疗信息是一个具有挑战性的问题。
这些例子可以帮助我们理解在生活中的跨域性问题以及常识性推理是如何应用的。尽管这些例子并不像网络中那样明显，但它们涉及到不同系统和服务之间的数据交互，需要跨越不同的域名和安全边界。
