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置顶写个自我介绍。
我是jason, 澳门人, 99年。
一个小学就开始研究写外挂，到中学就留级+开始在游戏里赚钱，到高中完全摆烂不读，靠游戏赚了几十万，但在我们那的高考(联考)裸考还考得还行，拿奖学金进了个本地的大学。
大三辍学前，后大大小小瞎折腾小打小闹式创业了十几次，赚过钱，做过很多错误的决定，试过网赚构建出来最高日入3000的被动印钞机，也试过平台一天改规则归零，也试过被攻击，也试过信错人创业失败归零。
至少近几年甚少提到以前这些我这些现在看来比较幼稚的经历，但这些经历都属于和我现在的主轴相关性很大的事情。后面会说。
大三的时候，疫情开始。我已经慢慢觉得澳门呆不下去，完全没办法，一度开摆。还记得20年放水，21年加密货币爆火，我被defi "普惠金融"的敍事给骗进去了。在我研究明白之前，我觉得这东西就该是这样的，就该是平权的。当然后面我也发现了都是假话。
我在21年，一个人去了杭州，和朋友整了了个小作坊，做做量化交易套利，管了一点小钱。一边进了一个初创团队做顾问近距离看别人是怎么创业的。前者，一直都是印钞般的收益，套利，几乎没有日内回撤。但都在22年的一波黑天鹅里一波大回撤了 (25%)，然后我在思考过后，就把钱都退回去了。后者，答应了不能多说，但真的是学到了很多东西。
在22年前几个月我一直都想再做一个黑天鹅的盘子，但那时没有支持我的人，但塔勒布的书深深的影响了我。在面对那次黑天鹅之后，我人麻了。我几乎一个月甚么都没干。在那之前我是一个在自己的领域极度卷的人，INTJ，天天不睡觉。我发现了以往理性至少外还有很广的世界，複杂性的世界。
一方面觉得自己是傻逼，以前的日子白活了。一方面很高兴，有一种站得更高看以前自己的清晰度。以前的我一直活在各种各样的变化之下，被更高维度的变化玩弄。在22年8月，我决定，比起像以前那种，比起对眼前"好机会"一直追逐。我要给自己找一个我看得见难度最高，看得最远，最不变的事情来做。其他短平快的机会，全都不碰了。我要重新爬山，爬一万米的山。
之后我便开始了做我现在的项目，细节不能多说，但简单说几个节点。22年10月开始我们立项的demo便是一个基于知识图谱的youtube DID插件。当时用的gpt3, keybert, 关键字共现这些那时没甚么在乎的东西，来把用户在youtube被标识的画像，自己也记录一份。在上线前，chatgpt出来了笑死，然后投资人就开始有点想法。要我们追风口去，然后结局就是，投资人答应的2/3的钱就没下文了。
然后我们就进入了自己磨钱bootstrapping的路线，这一年多，搞了几个小项目。养活团队是主轴。但在盯着眼前铜板子下，我的预测能力几乎派不上用场。贼难受，这一年几乎就是做着完全逆完自己以往性格的事情在做。用MBTI的语言来说就是极I变E，极N变S。我整个24岁的状态，可以说是用(又)生意失败(又)爬回来也不为过。
这大概就是我的经历。
===
我基本从初中开始我基本保持了10几年超高强度的讯息吸收，平均下来一年会看3-5万条youtube视频，习惯了3倍速，看动漫，听书，看文章等就没怎数。导致我的讯息，知识量级都是没有甚么对手... 只要聊嗨了就会被说我很跳跃，某程度是因为对方不可能有这些跨科的联想context，
同时我也比较爱学一些杂七杂八的，技能组属于横向面很多，但并没有说哪方面有很大的结果，所以很难一句话介绍自己。从小就被当成偏科极客天才啥的。但可能我更想成为是通才型的人，所以我到现在算是全科都会深度去学和做。
(最近一个比较开心的事情是在hopfield noble prize前一个月我在深度学习HNN)
最近接触很多一週目的创业者，会让我很想帮他们，但又觉得其实还是得事教人。即刻也是adx那时开始写的，希望可以找到更多孤独的共呜创业者。
我现在做的事情叫branche，大概的TLDR就是：
1. 帮每个人拿回自己被平台採集的数据
2. 让人了解有自己的数据和没有甚么区别
3. 让人可以运用自己的数据创造价值
4. 把握本来被算法控制的选择和权利
5. 一套帮用户可以脱离平台的撮合系统
6. 重构以谁流量大谁牛逼的信用体系
更多的东西在bento里，就不展开了。我的整个主轴也几乎是在面对一个个被设计好的不公平游戏之中。所以我一直都很想和更多直视这个不公平的世界的人结缘。整个创投圈，web3，基本都享受虚假，包括青年人。
我想认识诚实并追求超越的人，而不是混title喊大佬的假人。几篇即刻我知道得罪了人，但说实话不在乎。我在乎的是智力上诚实的人，是较真的人。假人我几乎的态度就是，放弃助人情结。真人我会很想帮助，不求回报，只想结缘。
数据主权
00_绪论：数据主权的新纪元.mp3
web.okjike.com
01_数据囚笼：我们如何沦为自己数据的奴隶.mp3
web.okjike.com
02_数据主权宣言：你的数据应该属于你.mp3
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03_确权革命：当数据有了不可侵犯的所有权.mp3
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04_自主算法：当AI站在你这一边.mp3
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05_去中心化撮合：信息匹配的新范式.mp3
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06_信任网络：不依赖中介的信用系统.mp3
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07_数据解放之路：从意识觉醒到价值重塑.mp3
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Bento： bento.me
我是jason, 澳门人, 99年。
一个小学就开始研究写外挂，到中学就留级+开始在游戏里赚钱，到高中完全摆烂不读，靠游戏赚了几十万，但在我们那的高考(联考)裸考还考得还行，拿奖学金进了个本地的大学。
大三辍学前，后大大小小瞎折腾小打小闹式创业了十几次，赚过钱，做过很多错误的决定，试过网赚构建出来最高日入3000的被动印钞机，也试过平台一天改规则归零，也试过被攻击，也试过信错人创业失败归零。
至少近几年甚少提到以前这些我这些现在看来比较幼稚的经历，但这些经历都属于和我现在的主轴相关性很大的事情。后面会说。
大三的时候，疫情开始。我已经慢慢觉得澳门呆不下去，完全没办法，一度开摆。还记得20年放水，21年加密货币爆火，我被defi "普惠金融"的敍事给骗进去了。在我研究明白之前，我觉得这东西就该是这样的，就该是平权的。当然后面我也发现了都是假话。
我在21年，一个人去了杭州，和朋友整了了个小作坊，做做量化交易套利，管了一点小钱。一边进了一个初创团队做顾问近距离看别人是怎么创业的。前者，一直都是印钞般的收益，套利，几乎没有日内回撤。但都在22年的一波黑天鹅里一波大回撤了 (25%)，然后我在思考过后，就把钱都退回去了。后者，答应了不能多说，但真的是学到了很多东西。
在22年前几个月我一直都想再做一个黑天鹅的盘子，但那时没有支持我的人，但塔勒布的书深深的影响了我。在面对那次黑天鹅之后，我人麻了。我几乎一个月甚么都没干。在那之前我是一个在自己的领域极度卷的人，INTJ，天天不睡觉。我发现了以往理性至少外还有很广的世界，複杂性的世界。
一方面觉得自己是傻逼，以前的日子白活了。一方面很高兴，有一种站得更高看以前自己的清晰度。以前的我一直活在各种各样的变化之下，被更高维度的变化玩弄。在22年8月，我决定，比起像以前那种，比起对眼前"好机会"一直追逐。我要给自己找一个我看得见难度最高，看得最远，最不变的事情来做。其他短平快的机会，全都不碰了。我要重新爬山，爬一万米的山。
之后我便开始了做我现在的项目，细节不能多说，但简单说几个节点。22年10月开始我们立项的demo便是一个基于知识图谱的youtube DID插件。当时用的gpt3, keybert, 关键字共现这些那时没甚么在乎的东西，来把用户在youtube被标识的画像，自己也记录一份。在上线前，chatgpt出来了笑死，然后投资人就开始有点想法。要我们追风口去，然后结局就是，投资人答应的2/3的钱就没下文了。
然后我们就进入了自己磨钱bootstrapping的路线，这一年多，搞了几个小项目。养活团队是主轴。但在盯着眼前铜板子下，我的预测能力几乎派不上用场。贼难受，这一年几乎就是做着完全逆完自己以往性格的事情在做。用MBTI的语言来说就是极I变E，极N变S。我整个24岁的状态，可以说是用(又)生意失败(又)爬回来也不为过。
这大概就是我的经历。
===
我基本从初中开始我基本保持了10几年超高强度的讯息吸收，平均下来一年会看3-5万条youtube视频，习惯了3倍速，看动漫，听书，看文章等就没怎数。导致我的讯息，知识量级都是没有甚么对手... 只要聊嗨了就会被说我很跳跃，某程度是因为对方不可能有这些跨科的联想context，
同时我也比较爱学一些杂七杂八的，技能组属于横向面很多，但并没有说哪方面有很大的结果，所以很难一句话介绍自己。从小就被当成偏科极客天才啥的。但可能我更想成为是通才型的人，所以我到现在算是全科都会深度去学和做。
(最近一个比较开心的事情是在hopfield noble prize前一个月我在深度学习HNN)
最近接触很多一週目的创业者，会让我很想帮他们，但又觉得其实还是得事教人。即刻也是adx那时开始写的，希望可以找到更多孤独的共呜创业者。
我现在做的事情叫branche，大概的TLDR就是：
1. 帮每个人拿回自己被平台採集的数据
2. 让人了解有自己的数据和没有甚么区别
3. 让人可以运用自己的数据创造价值
4. 把握本来被算法控制的选择和权利
5. 一套帮用户可以脱离平台的撮合系统
6. 重构以谁流量大谁牛逼的信用体系
更多的东西在bento里，就不展开了。我的整个主轴也几乎是在面对一个个被设计好的不公平游戏之中。所以我一直都很想和更多直视这个不公平的世界的人结缘。整个创投圈，web3，基本都享受虚假，包括青年人。
我想认识诚实并追求超越的人，而不是混title喊大佬的假人。几篇即刻我知道得罪了人，但说实话不在乎。我在乎的是智力上诚实的人，是较真的人。假人我几乎的态度就是，放弃助人情结。真人我会很想帮助，不求回报，只想结缘。
数据主权
00_绪论：数据主权的新纪元.mp3
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01_数据囚笼：我们如何沦为自己数据的奴隶.mp3
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02_数据主权宣言：你的数据应该属于你.mp3
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03_确权革命：当数据有了不可侵犯的所有权.mp3
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04_自主算法：当AI站在你这一边.mp3
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05_去中心化撮合：信息匹配的新范式.mp3
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06_信任网络：不依赖中介的信用系统.mp3
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07_数据解放之路：从意识觉醒到价值重塑.mp3
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Bento： bento.me
200 4082
一开始看到了这产品和国外版爆火时我也是说了这点, 拍照转卡路里产品逻辑有硬伤, 如果被冲昏头脑一热去做, 后续是无法解决的。
光是他心里有这个节制和self-aware, 就屌打大多数创业者了, 一眼n周目玩家。
光是他心里有这个节制和self-aware, 就屌打大多数创业者了, 一眼n周目玩家。
7 22
机制设计理论是最近二十年微观经济领域中发展最快的一个分支，在实际经济中具有很广阔的应用空间，例如区块链技术通过分散决策机制实现激励相容和帕累托有效性。
该理论被应用于拍卖、税收、政府管制、公共物品供给等场景，通过构建博弈形式促进个人选择与社会目标的协调。
有观点认为，机制设计理论可以看作是博弈论和社会选择理论的综合运用，假设人们的行为是按照博弈论所刻画的方式，并且按照社会选择理论对各种情形都设定一个社会目标，那么机制设计就是考虑构造什么样的博弈形式，使得这个博弈的解最接近那个社会目标。
该理论通过优化假期安排回应民众对舒心休假的需求。
机制设计理论起源于20世纪末，基于理性选择范式、博弈论和社会选择理论发展而来，其研究框架在解决非对称信息下的资源配置问题中持续扩展应用边界。
该理论被应用于拍卖、税收、政府管制、公共物品供给等场景，通过构建博弈形式促进个人选择与社会目标的协调。
有观点认为，机制设计理论可以看作是博弈论和社会选择理论的综合运用，假设人们的行为是按照博弈论所刻画的方式，并且按照社会选择理论对各种情形都设定一个社会目标，那么机制设计就是考虑构造什么样的博弈形式，使得这个博弈的解最接近那个社会目标。
该理论通过优化假期安排回应民众对舒心休假的需求。
机制设计理论起源于20世纪末，基于理性选择范式、博弈论和社会选择理论发展而来，其研究框架在解决非对称信息下的资源配置问题中持续扩展应用边界。
4 00
别希望政治冷感的人会在乎你的感受。他们早已_无能。
我的兄弟叫铁马: 我错了，我怎么老在约会的时候不经意就会谈起政治话题。 登味太重了，以后想起来要马上闭嘴。
1 00
一、结果论违背“道”的自然性
道家的根本立场是“道法自然”。
结果论：先设定一个目标或结果 → 再用手段强行推动现实去符合它
道家：顺应事物自身的趋势与节律 → 结果是自然生成的“副产物”
老子说：
「人法地，地法天，天法道，道法自然。」
在道家看来：
一切结果都依赖于复杂的因缘
人对因果的理解永远是局部的、短视的
强行追逐某个“理想结果”，往往破坏了系统本身的平衡
👉 你越执着于某个结果，就越可能背离“道”。
二、结果论助长“人为造作”（有为）
道家反对的是“有为而治”，而结果论正是“有为”的思想根源。
结果论会导致：
为了成功 → 不惜操控、算计、压迫
为了效率 → 忽视过程中的生命代价
为了胜利 → 合理化一切手段
老子说：
「为者败之，执者失之。」
意思是：
越想控制结果，越容易失败
越想占有成果，越容易失去
道家并不是主张“什么都不做”，而是反对：
为了结果而扭曲过程
三、结果论破坏人的内在安顿
从修养层面看，道家认为结果论直接伤害人的精神结构。
1️⃣ 让人活在焦虑与恐惧中
成败、得失、输赢成为自我价值的唯一尺度
心不在当下，而在未来的“评判时刻”
2️⃣ 导致“外在评价依赖”
人不再问“我是否合于道”
而只问“我是否成功 / 有用 / 被认可”
庄子称之为：
“以物易其性”
用外在结果，交换、扭曲人的本性。
四、结果论遮蔽了真正的因果
道家并不否认因果，但反对简单线性的因果观。
结果论通常假设：
做 A → 得 B
而道家看到的是：
因果是网状的、循环的、延迟的
短期的“好结果”可能孕育长期的灾祸
短期的“失败”可能是更大秩序的一部分
老子说：
「祸兮福之所倚，福兮祸之所伏。」
结果论往往：
只截取一个时间点来下判断
而道家看的是整体与流变
五、道家的替代立场：重“合道”，不重“成败”
道家并不问：
“你成功了吗？”
而是问：
“你是否顺势而行？”
其核心标准是：
是否无违自然
是否不伤万物
是否内外和谐
所以老子说：
「圣人不为名，不为功，不为己。」
结果不是目标，而是：
当一切都对的时候，自然会出现的东西
一句话总结
道家反对的不是结果，而是“以结果作为最高价值”的思维方式。
在道家看来：
执着结果 → 生有为
生有为 → 乱系统
乱系统 → 失其道
道家的根本立场是“道法自然”。
结果论：先设定一个目标或结果 → 再用手段强行推动现实去符合它
道家：顺应事物自身的趋势与节律 → 结果是自然生成的“副产物”
老子说：
「人法地，地法天，天法道，道法自然。」
在道家看来：
一切结果都依赖于复杂的因缘
人对因果的理解永远是局部的、短视的
强行追逐某个“理想结果”，往往破坏了系统本身的平衡
👉 你越执着于某个结果，就越可能背离“道”。
二、结果论助长“人为造作”（有为）
道家反对的是“有为而治”，而结果论正是“有为”的思想根源。
结果论会导致：
为了成功 → 不惜操控、算计、压迫
为了效率 → 忽视过程中的生命代价
为了胜利 → 合理化一切手段
老子说：
「为者败之，执者失之。」
意思是：
越想控制结果，越容易失败
越想占有成果，越容易失去
道家并不是主张“什么都不做”，而是反对：
为了结果而扭曲过程
三、结果论破坏人的内在安顿
从修养层面看，道家认为结果论直接伤害人的精神结构。
1️⃣ 让人活在焦虑与恐惧中
成败、得失、输赢成为自我价值的唯一尺度
心不在当下，而在未来的“评判时刻”
2️⃣ 导致“外在评价依赖”
人不再问“我是否合于道”
而只问“我是否成功 / 有用 / 被认可”
庄子称之为：
“以物易其性”
用外在结果，交换、扭曲人的本性。
四、结果论遮蔽了真正的因果
道家并不否认因果，但反对简单线性的因果观。
结果论通常假设：
做 A → 得 B
而道家看到的是：
因果是网状的、循环的、延迟的
短期的“好结果”可能孕育长期的灾祸
短期的“失败”可能是更大秩序的一部分
老子说：
「祸兮福之所倚，福兮祸之所伏。」
结果论往往：
只截取一个时间点来下判断
而道家看的是整体与流变
五、道家的替代立场：重“合道”，不重“成败”
道家并不问：
“你成功了吗？”
而是问：
“你是否顺势而行？”
其核心标准是：
是否无违自然
是否不伤万物
是否内外和谐
所以老子说：
「圣人不为名，不为功，不为己。」
结果不是目标，而是：
当一切都对的时候，自然会出现的东西
一句话总结
道家反对的不是结果，而是“以结果作为最高价值”的思维方式。
在道家看来：
执着结果 → 生有为
生有为 → 乱系统
乱系统 → 失其道
10 13
神和魔都是人的一念之间，救世主文化的核心是对超凡拯救者的期盼与依赖，在东西方文化中皆有体现，表现为弱势群体渴望有强者/「青天大老爷」来打破困境，尤其在社会底层与弱势文化中常见，其本质是希望藉由外部力量「破格获取」解决问题，而非遵循客观规律，例如中国传统的「皇天在上」与西方基督教文化中的弥赛亚信仰。
Lightory: 当神不能拯救世人，那便是魔渡众生。沧月这句话 一直印象深刻。 最近看到李笑来有个类似的观点：设法戒除坏习惯，这不是最优策略。应该设法培养与其竞争的好习惯。
6 00
表达型社会（下）： 尾部变量，对的人，一眼识别
上篇：web.okjike.com
还有一个在表演型社会里被系统性压制、但对真正高质量匹配极其关键的东西，可以叫做：
尾部、非主流特征。
这里有一个非常反直觉的事实：
有些特征，对“懂你的人”来说，是反身性极强的超级加分项；
但对“不懂你的人”来说，却是即时的、不可逆的巨大减分项。
比如：
你的思考路径极端非线性；
你对某些议题有强烈、偏离主流的执念；
你讨厌某种看似“正常”的工作方式；
你只在极少数条件下才能发挥最大价值。
这些都不是“中性特征”。
它们是高信息密度特征。
——
在理想状态下，这些尾部特征，恰恰是高度匹配的最快信号。
因为一旦对方拥有相同或相邻的上下文，这些信息几乎不需要解释：
看一眼，就知道是不是“自己人”。
这是最高效的对齐方式。
但问题在于：
表演型社会不允许这种效率存在。
——
因为在表演型社会中，你面对的是一个随机抽样的人群。
你永远不知道：
对方有没有你所处的上下文；
能不能正确解码你抛出的信号；
会不会把你的高维特征，误读成缺陷、怪癖、风险。
于是，一个残酷的概率事实出现了：
在随机人群中，
“不懂你的人”远多于“懂你的人”。
而每一次误读，
代价都是即时的、真实的。
一次面试的否决。
一次合作的流产。
一次社交关系的断裂。
久而久之，理性的人都会学会一件事：
不要说尾部特征。
——
于是我们看到一种集体性的自我阉割：
履历被磨平。
表达被中性化。
性格被驯化成“好合作”。
真实约束被隐藏在“可以学习”“可以调整”之后。
所有人都在向均值靠拢。
不是因为均值最好，
而是因为均值最安全。
但代价是什么？
代价是：
那些对真正高度匹配至关重要的信息，被系统性抹掉了。
——
这也是为什么很多合作在后期必然崩溃。
因为早期的对齐，
是在特征被压缩、被隐藏、被美化的前提下完成的。
真正的冲突，并不是后来才出现的，
而是从一开始就被刻意跳过了。
——
而“特征穷举”在表演型社会里几乎不可能成立。
原因很简单：
它需要一个前提——
你抛出的信号，必须被正确解码。
而随机人类，做不到。
只有算法可以。
——
当上下文被长期记录、结构化、可计算之后，
尾部特征第一次不再是“社交自杀式表达”。
它们可以被：
异步暴露
非实时解读
与大量相似上下文并行比对
算法不需要“喜欢你”。
它只需要判断：
这些特征，在谁的上下文里是加分。
于是匹配逻辑发生反转：
不是你站在舞台上，
冒险抛出一个可能被误解的真实自我；
而是系统在后台，
用你的真实特征，
去寻找那些一看就懂你的人。
——
这才是特征穷举法真正能成立的地方：
不是让你更会表达，
而是让你不必再为被误解负责。
在这种范式下，
越真实，信息量越高；
越极端，匹配越精准。
而这，正是所有高质量协作、关系、组织，
一直缺失、却最核心的基础设施。
——
在表演型社会里，
我们被迫把自己修剪成“容易被喜欢的形状”。
而在上下文与算法主导的匹配体系中，
你终于可以保留那些
只为极少数人而存在的特征。
因为真正重要的，
从来不是被大多数人理解，
而是被对的人，一眼识别。
上篇：web.okjike.com
还有一个在表演型社会里被系统性压制、但对真正高质量匹配极其关键的东西，可以叫做：
尾部、非主流特征。
这里有一个非常反直觉的事实：
有些特征，对“懂你的人”来说，是反身性极强的超级加分项；
但对“不懂你的人”来说，却是即时的、不可逆的巨大减分项。
比如：
你的思考路径极端非线性；
你对某些议题有强烈、偏离主流的执念；
你讨厌某种看似“正常”的工作方式；
你只在极少数条件下才能发挥最大价值。
这些都不是“中性特征”。
它们是高信息密度特征。
——
在理想状态下，这些尾部特征，恰恰是高度匹配的最快信号。
因为一旦对方拥有相同或相邻的上下文，这些信息几乎不需要解释：
看一眼，就知道是不是“自己人”。
这是最高效的对齐方式。
但问题在于：
表演型社会不允许这种效率存在。
——
因为在表演型社会中，你面对的是一个随机抽样的人群。
你永远不知道：
对方有没有你所处的上下文；
能不能正确解码你抛出的信号；
会不会把你的高维特征，误读成缺陷、怪癖、风险。
于是，一个残酷的概率事实出现了：
在随机人群中，
“不懂你的人”远多于“懂你的人”。
而每一次误读，
代价都是即时的、真实的。
一次面试的否决。
一次合作的流产。
一次社交关系的断裂。
久而久之，理性的人都会学会一件事：
不要说尾部特征。
——
于是我们看到一种集体性的自我阉割：
履历被磨平。
表达被中性化。
性格被驯化成“好合作”。
真实约束被隐藏在“可以学习”“可以调整”之后。
所有人都在向均值靠拢。
不是因为均值最好，
而是因为均值最安全。
但代价是什么？
代价是：
那些对真正高度匹配至关重要的信息，被系统性抹掉了。
——
这也是为什么很多合作在后期必然崩溃。
因为早期的对齐，
是在特征被压缩、被隐藏、被美化的前提下完成的。
真正的冲突，并不是后来才出现的，
而是从一开始就被刻意跳过了。
——
而“特征穷举”在表演型社会里几乎不可能成立。
原因很简单：
它需要一个前提——
你抛出的信号，必须被正确解码。
而随机人类，做不到。
只有算法可以。
——
当上下文被长期记录、结构化、可计算之后，
尾部特征第一次不再是“社交自杀式表达”。
它们可以被：
异步暴露
非实时解读
与大量相似上下文并行比对
算法不需要“喜欢你”。
它只需要判断：
这些特征，在谁的上下文里是加分。
于是匹配逻辑发生反转：
不是你站在舞台上，
冒险抛出一个可能被误解的真实自我；
而是系统在后台，
用你的真实特征，
去寻找那些一看就懂你的人。
——
这才是特征穷举法真正能成立的地方：
不是让你更会表达，
而是让你不必再为被误解负责。
在这种范式下，
越真实，信息量越高；
越极端，匹配越精准。
而这，正是所有高质量协作、关系、组织，
一直缺失、却最核心的基础设施。
——
在表演型社会里，
我们被迫把自己修剪成“容易被喜欢的形状”。
而在上下文与算法主导的匹配体系中，
你终于可以保留那些
只为极少数人而存在的特征。
因为真正重要的，
从来不是被大多数人理解，
而是被对的人，一眼识别。
6 00
表达型社会（中）：解法— 慢变量的反击
上篇：web.okjike.com
所以，用皇帝作例子，其实已经把问题说得很清楚了。
“兼听则明”从来不是道德问题，而是一个物理不可能问题。
不是皇帝不想听，是他会死。
假设有300个人，每个人只给5分钟，这已经是极度压缩的信息表达了。
300 × 5 = 1500 分钟，25 个小时。
这还不包括：
* 反问
* 核实
* 让双方辩论
* 让意见沉淀
* 再听第二轮
所以历史上所有“偏信”“近臣”“佞臣”，表面看是性格或政治问题，底层都是同一个原因：
算力不足。
皇帝既没有时间算力，
也没有认知并行度，
更没有让上下文充分展开的物理条件。
在有限时空里，他只能选一个维度压缩方案。
——
这就是为什么，
表达流、MBTI、性格标签、话术、人设、算卦、星座，
在本质上是一类东西。
它们不是“真”，
它们是在算力不足条件下，用来快速对齐的低维近似。
不是因为世界简单，
而是因为判断者承受不了复杂。
于是只能问：
你外向还是内向？
你像不像我见过的成功样本？
你是不是“好用”的类型？
这是一个典型的维度坍缩过程。
——
把这个问题抽象一下，会更清晰。
在任何“上下文对齐”的场景中，本质都是一件事：
甲方要判断乙方的权重 W。
但甲方能接受的上下文 token 是有限的，记为 Y。
而乙方在表达之前，真实上下文是未数据化的，只存在于他的大脑里。
于是会发生什么？
乙方必须把一个高维、长期、非结构化的真实上下文，
压缩成一个短时、线性、可被消费的表达流。
这一步，就是所有表演型对齐的根源。
你必须“说出来”。
而且要快、要顺、要好懂、要符合预期。
否则就超出 Y，直接被丢弃。
——
所以我们才会看到一个极其荒谬、但高度稳定的现象：
越是长期打磨的人，
越难在短时表达中胜出。
越是依赖舞台和话术的人，
越适应这种筛选环境。
这不是偶然，是结构必然。
——
那有没有解？
历史上，答案基本是：没有。
因为在没有外部算力、没有上下文存储、没有并行判断能力的前提下，
人类社会只能接受“皇帝线性一个个听”的模式。
直到 LLM 范式出现，这件事第一次出现了结构性松动。
注意，不是“AI 更聪明”，
而是上下文的处理方式发生了根本改变。
——
关键不在模型本身，而在一个常被忽略的前提变化：
乙方的上下文，可以在事前被被动记录、结构化、长期数据化。
一旦这一点成立，整个对齐复杂度就会发生质变。
原本是这样：
* 甲方只能接受 Y 个 token
* 乙方必须临场表达
* 对齐是线性的、一次性的
* 成本是指数级的人力消耗
而在“上下文自主范式”下，变成了：
* 乙方的长期行为、决策、产出，被持续记录
* 上下文不再依赖即时表演
* 多个乙方的上下文可以并行计算
* 对齐复杂度从指数级下降到 log 级
这意味着什么？
意味着不再是“皇帝一个人听300个人说”，
而是300个与皇帝高度对齐的赋权代理，同时听300个人，
再把结果排序、压缩、反馈给皇帝。
皇帝看的，不是表演，
而是多维一致性评分。
——
这一步一旦成立，很多我们以为是“人性问题”的东西，都会消失。
不再需要用外向程度判断能力。
不再需要用舞台表现猜测长期价值。
不再需要用忠诚表演换取信任。
因为信任本身，已经被外包给了上下文。
——
这才是 LLM 范式真正可能改变的地方：
不是取代人，
而是解除“表达型社会”对人的结构性压迫。
当一个人的价值，不再主要依赖于：
* 他会不会说
* 他敢不敢抢
* 他像不像模板
而更多来自：
* 长期行为是否一致
* 决策是否可复现
* 输出是否可验证
那么，慢变量第一次有了生存空间。
——
所以你会发现，这不是一个“技术进步”的故事，
而是一个社会对齐方式重构的故事。
过去我们只能接受低维信号，
不是因为它好，
而是因为我们没得选。
而现在，第一次，
复杂性开始变得可被承受。
——
这也意味着一个新的分化正在出现：
一部分人会继续沉迷于表演型对齐，
在旧系统里不断内卷表达、忠诚、人设。
另一部分人，会开始为“被记录”“可计算”“可验证”的长期上下文而活。
他们未必更显眼，
但他们正在为一个不再需要表演的社会打地基。
而这一次，
也许终于轮到那些一直在默默做事的人，
不必再用15分钟，
为自己10年的潜力辩护。
上篇：web.okjike.com
所以，用皇帝作例子，其实已经把问题说得很清楚了。
“兼听则明”从来不是道德问题，而是一个物理不可能问题。
不是皇帝不想听，是他会死。
假设有300个人，每个人只给5分钟，这已经是极度压缩的信息表达了。
300 × 5 = 1500 分钟，25 个小时。
这还不包括：
* 反问
* 核实
* 让双方辩论
* 让意见沉淀
* 再听第二轮
所以历史上所有“偏信”“近臣”“佞臣”，表面看是性格或政治问题，底层都是同一个原因：
算力不足。
皇帝既没有时间算力，
也没有认知并行度，
更没有让上下文充分展开的物理条件。
在有限时空里，他只能选一个维度压缩方案。
——
这就是为什么，
表达流、MBTI、性格标签、话术、人设、算卦、星座，
在本质上是一类东西。
它们不是“真”，
它们是在算力不足条件下，用来快速对齐的低维近似。
不是因为世界简单，
而是因为判断者承受不了复杂。
于是只能问：
你外向还是内向？
你像不像我见过的成功样本？
你是不是“好用”的类型？
这是一个典型的维度坍缩过程。
——
把这个问题抽象一下，会更清晰。
在任何“上下文对齐”的场景中，本质都是一件事：
甲方要判断乙方的权重 W。
但甲方能接受的上下文 token 是有限的，记为 Y。
而乙方在表达之前，真实上下文是未数据化的，只存在于他的大脑里。
于是会发生什么？
乙方必须把一个高维、长期、非结构化的真实上下文，
压缩成一个短时、线性、可被消费的表达流。
这一步，就是所有表演型对齐的根源。
你必须“说出来”。
而且要快、要顺、要好懂、要符合预期。
否则就超出 Y，直接被丢弃。
——
所以我们才会看到一个极其荒谬、但高度稳定的现象：
越是长期打磨的人，
越难在短时表达中胜出。
越是依赖舞台和话术的人，
越适应这种筛选环境。
这不是偶然，是结构必然。
——
那有没有解？
历史上，答案基本是：没有。
因为在没有外部算力、没有上下文存储、没有并行判断能力的前提下，
人类社会只能接受“皇帝线性一个个听”的模式。
直到 LLM 范式出现，这件事第一次出现了结构性松动。
注意，不是“AI 更聪明”，
而是上下文的处理方式发生了根本改变。
——
关键不在模型本身，而在一个常被忽略的前提变化：
乙方的上下文，可以在事前被被动记录、结构化、长期数据化。
一旦这一点成立，整个对齐复杂度就会发生质变。
原本是这样：
* 甲方只能接受 Y 个 token
* 乙方必须临场表达
* 对齐是线性的、一次性的
* 成本是指数级的人力消耗
而在“上下文自主范式”下，变成了：
* 乙方的长期行为、决策、产出，被持续记录
* 上下文不再依赖即时表演
* 多个乙方的上下文可以并行计算
* 对齐复杂度从指数级下降到 log 级
这意味着什么？
意味着不再是“皇帝一个人听300个人说”，
而是300个与皇帝高度对齐的赋权代理，同时听300个人，
再把结果排序、压缩、反馈给皇帝。
皇帝看的，不是表演，
而是多维一致性评分。
——
这一步一旦成立，很多我们以为是“人性问题”的东西，都会消失。
不再需要用外向程度判断能力。
不再需要用舞台表现猜测长期价值。
不再需要用忠诚表演换取信任。
因为信任本身，已经被外包给了上下文。
——
这才是 LLM 范式真正可能改变的地方：
不是取代人，
而是解除“表达型社会”对人的结构性压迫。
当一个人的价值，不再主要依赖于：
* 他会不会说
* 他敢不敢抢
* 他像不像模板
而更多来自：
* 长期行为是否一致
* 决策是否可复现
* 输出是否可验证
那么，慢变量第一次有了生存空间。
——
所以你会发现，这不是一个“技术进步”的故事，
而是一个社会对齐方式重构的故事。
过去我们只能接受低维信号，
不是因为它好，
而是因为我们没得选。
而现在，第一次，
复杂性开始变得可被承受。
——
这也意味着一个新的分化正在出现：
一部分人会继续沉迷于表演型对齐，
在旧系统里不断内卷表达、忠诚、人设。
另一部分人，会开始为“被记录”“可计算”“可验证”的长期上下文而活。
他们未必更显眼，
但他们正在为一个不再需要表演的社会打地基。
而这一次，
也许终于轮到那些一直在默默做事的人，
不必再用15分钟，
为自己10年的潜力辩护。
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