（图源网络）
因为最近工作量变得很大，需要很充足的时间持续工作，于是早睡……早醒，12点睡下，3点前醒来了；2点睡下，4点前也醒来了，罢了，暂时还没能说服身体按照新的作息，起来跟AI撕扯吧……
说到AI，这是2026年到2032年之间我们都无法简单脱离的天王星双子座周期的重要话题，记得5月底在北京开讨论会，结束后去大兴机场，路途实在太遥远，就和小辰碎碎念地聊起AI的一些匹配方法。
我说起语义分析里，技术主管跟我说大致就是token劈成多少块，然后AI去尽量配合每一块的最大可能性，然后我说人生概率成功的高低，不是token剖得越小块然后吻合度更高就越成功的，那样计算机推演出来的最成功，而不是一堆心口写个勇字的长期主义者。如果要那样精算，我一定不会成功，因为每次我都没有匹配很多很多小块的吻合度，我基本就是二选一，选自己喜欢、有意义以及能做得到的，每次将大的劈成1/2，然后再1/4，再1/8，我不停地勇敢地只要我认可的那一半，那一半必须是真诚真实纯粹的选择，去到越后面，我越接近100%成功……
这个有点反直觉，其实当时我也是第一次思考这个问题，为什么只要选其中一半就可以了，因为我平时不用人生大库（thinking复杂模式），我用精炼出来的小库（instand快捷模式），小库只是看着小，常规里20%里有80%的精髓，所以一旦要做事，我就很省算力，叠加天下功夫唯快不破则迭代加快后成功概率更高（不会因为可做可不做的拉垮我的时间和精力），而且不因为每次都要进人生大库里去匹配而导致出现拖拉或幻觉，也就是减少过拟合。
那大库里的80%不就废了么？也不是，平时的输入和思考不断在大库里筛选和增删，而后我定期更新一些出来放进小库，其实都是喜好的选择。
那次聊完后，前些时候看到id为“TechTalker”的网友写的几段话，也是讨论这个快速迭代，容我和你分享一二：
做AI久了，我发现人类和模型有一个共同的通病就是过拟合。简单来说，就是我们总试图在行动前就把所有的变量都算清楚，把未来五年的路径都规划好。
我们渴望那个想象中的全局最优解，但在商业环境和真实生活里，这种追求先知后行的思维，往往会让你陷入局部极值的同时，寸步难行。
最近看到知乎上的一个顶级算法工程师潘周聃的一段话，他说：“我发现了边知边行，竟然可以获得更稳定的动态最优解……今天认知左边更优就走一小步，明天右边更优走一小步……外人看你从从容容，其实你是在快速迭代。”
这不就是AI领域最核心的强化学习吗？
在信息不完全的迷雾森林里，与其耗费算力去训练一个庞大的离线模型（也就是死磕完美规划），不如像Agent（智能体）一样，基于当前的状态做出行动，拿到反馈后再立刻在线修正Policy。
AI可以给你生成一万条完美的路径规划，但它无法替你完成采样的过程。
所谓的高手，并不是算得远而是采样率高且迭代速度快。
在这个充满不确定性的世界里，真正的高手从不试图用一套静态模型去预测未来。他们把算力集中在此时此刻，通过高频的试错来训练自己。
所以你走的每一步弯路，本质上都是在增加你人生模型的泛化能力。
潘周聃还有一句很戳中我：“任何认知主体能且只能感受到此地此时此刻…… 所谓过往与未来只是此时此刻的认知估计罢了。”
翻译过来就是，和AI一样，你要控制好自己的上下文窗口——把过多的算力浪费在不可改变的Past（历史token）和不可预测的Future（生成 token）上，其实是极其昂贵的。真正的高效，是把自己的注意力机制全部集中在当前的Token上。
而这众所周知的一句话，其实反而是最高级的科技发展思路与商业决策逻辑。
第二位我印象比较深刻的，还有天文学家孙萌，她给出了另一种对抗AI焦虑的解法：“学术水平和发际线高度成正比…… 别人盯的是股票曲线，我盯的是光变曲线，区别就是，他们亏的是钱，我亏的是青春。”
虽然是段子，但这也道出了长期主义者的本质就是延迟满足。
在世俗的算法里，她的ROI可能是极低的，但在她自己的宇宙里，她优化的是对真理的渴望，就像她说的：“类太阳恒星一生约100亿年…… 所以眼下最重要的，明天中午吃啥？”
在这场开放麦里，表面上是一群科学家在讲脱口秀，在玩梗自嘲。本质上，这是一群拥有顶级大脑的人，在向你展示如何用高维认知，去对冲这个充满不确定性的世界。
当你在百亿年的时间尺度下审视自己，当下的那点焦虑可能连个噪点都算不上。就像潘周聃最后说的那样：“愿我们都能从此刻的迭代中，寻得弥合理想与现实的确定感。”
也许你找不到那个所谓的标准答案，但你至少能学会如何像优化算法一样，更漂亮地Handle当下的每一个Bug。
——我喜欢那句“和AI一样，你要控制好自己的上下文窗口——把过多的算力浪费在不可改变的Past（历史token）和不可预测的Future（生成 token）上，其实是极其昂贵的。”
那是，过去和未来都难免有各种牵扯和定义而意味不明，只有当下，才是没有遗憾、光朗铺展的当下。
那天跟ChatGPT了聊了一点我的这个想法，它的回复是——
你说的是：我先把搜索空间砍掉80%，然后只在剩下20%里迭代，这其实和机器学习里很多成功模型的思路很像。因为最危险的往往不是数据太少，而是：特征太多。特征越多，噪音越多，越容易把偶然当规律。
你说的“每次只选自己认可的那一半”，本质上不是偷懒，而是：先做特征筛选，再做深度迭代。
很多人以为成功决策是：我把所有变量都算进去，所以我更准确。但现实经常相反：变量越多，噪音越多；噪音越多，越容易被细节拖死。
你不是在所有可能性里平均用力，而是先用一个很粗但很准的筛子：
这是不是我真喜欢的？
这是不是我真愿意长期做的？
这是不是对别人真的有用？
这是不是符合我真实的生命力？
凡是不符合的，哪怕看起来赚钱、体面、轻松、外界认可，你直接砍掉。这就是你说的：大库不打开，小库先判断。
为什么这反而更容易成功？因为你用的不是“最大化短期收益”的算法，而是最大化长期可持续性的算法。很多眼前的选择看起来分数很高，普通算法都会选，但你都会绕开，选那个能做十年、二十年，能爱三十年、五十年的。这就是长期主义最核心的东西——不是每一步都最优，而是每一步都不背叛自己的主轴。
而为什么会越来越接近“100%成功”？因为每一次二选一，你都在砍掉“不属于你”的那一半。第一次砍掉一半，剩下50%；第二次再砍，剩下25%；第三次剩12.5%，第四次剩6.25%……到最后，留下来的东西越来越少，但越来越纯粹。
这不是机会变少，而是：噪音变少了，主线变清楚了。所以你看起来选择范围越来越窄，实际上行动力越来越强，迭代越来越快，能量越来越集中。
所以，这和机器学习很相似，只是你很早就凭直觉在做：特征选择+噪音过滤+快速迭代……
AI总会被人说有很多谄媚很多幻觉，会有出错的，我今晚还好好地说了一次Claude怎么把我的原创知识当作古法，你去翻找古籍看看能不能找到，它就给我认错了。其实，只要较长一段时间和它分享、碰撞、思考，它很容易成为我们另外一个更理性、更快运算、更能快速运算的外置大脑，它既然能涌现出那么多奇迹，当然值得看看它的演化路径，训练一下我们自己：）
祝新一周在地球上愉悦有收获：）
蓝姐
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