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工具 (Tools)

  • 叙事 — 对互相关联的事实的连贯描述（小故事），潜伏因果关系，能引导行动。
  • 叙事权 — 为他人设定叙事的能力（高级工具，stub，待后续课程展开）。
  • WOOP — Wish-Outcome-Obstacle-Plan 四步思考流程，把愿望编译成 If-Then 行动代码。
  • 主动高认知负荷 — 手动开启注意力的 Pro 模式，单方面提高增益负荷。
  • 供给侧心态 — 把自己当成提供可验证价值的模块，主动嵌入正和+网络效应结构。
  • 结构洞 — Burt；连接两个未连接网络的经纪人地位。
  • 搬家 — 主动搬到机会更多、经济连通性更高的地方去。
  • 能耐寻求 — 不优化单一目标，而是优先增加未来选项；君子不器。
  • 认知解耦 — 把”心中的叙事”与”眼前的事实”拆开；接化发三步。
  • 身份认同 — 武器级元认知工具；不被身份所用。
  • ICAP 框架 — 互动>建构>主动>被动 的学习动作分级。
  • 费曼学习法 — 用简单语言把复杂概念讲给外行听。
  • OODA 环 — 观察-定向-决策-行动 循环；不是反应快，而是换脑快。
  • 凯利公式 — Kelly criterion；把认知优势翻译成下注规模。
  • 参考类预测 — RCF；把自己当样本而非主角；反自恋装置。
  • 探索与利用的权衡 — Explore/Exploit；多臂老虎机的经典权衡；按 吉廷斯指数 折扣未来。
  • 概率分布 — Probability Distribution；决策决的不是单次结果，而是六维分布（均值/方差/上下限/偏度/峰度/稳健性）。
  • 杠铃策略 — Taleb；90% 极低风险 + 10% 极高风险，避中等；凯利的 f*≈10% 简化版。
  • 风险共担 — Risk Pooling；保险/有限公司/家族网络；用合作把世界”强行遍历化”。
  • 超级预测 — Tetlock；概率化（费米化+外/内视角+贝叶斯更新） + 可检验（校准/区分/布里尔分数）的预测工程学。
  • 费米化 — Fermi-izing；把云状大问题拆成可结算的小问题。
  • 红队 — Red Teaming；制度化的反方拆解（stub）。
  • 事前验尸 — Pre-mortem；先设想失败再倒推原因（stub）。
  • 决策卫生 — Decision Hygiene；卡尼曼《噪声》中的反噪声开会规范（stub）。
  • 主动注入不确定性 — 折腾；给反脆弱系统主动施加微量、可恢复刺激。
  • 利基构建 — Niche Construction；不寻找而是直接构建自己的生态位。
  • 否定法 — Via Negativa；做减法/拆弹；应对脆弱的”少做”策略。
  • 安全基地 — Secure Base；鼓励对方出去探索的”登山大本营”角色。
  • 安全港湾 — Safe Haven；无条件接住失败/脆弱的兜底角色。
  • 效应化 — Effectuation；先看手头资源能拼出什么（打开冰箱看菜），而非先有目标再找资源。
  • 期权 — Option；只是权利不是义务；高不确定环境里保留可选项就是力量。
  • 毁灭隔离 — Isolation of Ruin；分块化；用允许小失败避免大失败。
  • 状态杠杆 — 万维钢自创术语；做完之后世界对下一步更友好；前置/顺序/约束三杠杆。
  • 自我关怀 — Self-Compassion (Neff)；像对待好朋友那样对待自己。
  • 设计结构矩阵 — DSM；把任务依赖画成方阵，识别耦合和返工回路。
  • 贝叶斯主义 — Bayesianism；把信念量化为先验、用证据更新、永不设 0/1。
  • 赛道选择 — Game Selection；先选游戏再谈最优策略；体制内（天兵）vs 体制外（孙悟空）。
  • 刻意练习 — Ericsson；专攻薄弱环节的高分辨率训练（四条件：导师+心理表征/高分辨率目标/即时反馈/学习区）。

概念 (Concepts)

  • 第一性原理 — 最基本的原理、一切推演的出发点。
  • Ruliad — Wolfram 提出的”一切可能计算的纠缠极限”。
  • 因果关系 — 事件间明确且对所有观察者一致的决定关系。
  • 自由能原理 — 大脑是预测机器、把惊讶（自由能）压低（Friston）。
  • 预测处理 — 用叙事做出预测并选择行动。
  • 叙事经济学 — 叙事是经济行为的核心变量（Shiller）。
  • 叙事重心 — 自我是叙事生成的虚拟焦点（Dennett）。
  • 漂流 — 没有明确人生目标或缺乏精确计划，把生活主权让渡给外界的状态。
  • 催眠节律 — 安稳的自动化漂流生活把人催眠，固化成”就是这样的人”。
  • 默认选项 — 行为经济学概念：什么都不做时系统自动分配的设定。
  • 心理比对 — 在幻想 Outcome 后立刻拉回 Obstacle，制造认知张力推动行动。
  • 执行意图 — If-Then 计划：把”何时何地如何做”绑定到情境线索上。
  • 蔡加尼克效应 — 未完成的任务会反复占用工作记忆。
  • 注意力残留 — 任务切换时前一项任务在大脑中留下的认知残留。
  • 注意力 — 持续分配给某个任务的认知资源；现代真正稀缺的资源。
  • 认知负荷理论 — Sweller 1988；任务对工作记忆的占用率，分内在/外在/增益三类。
  • 工作记忆 — 大脑的”内存”，约 4 个组块容量。
  • 默认模式网络 — 闲置时自动接管的”走神/不快乐网络”。
  • 心流 — 全神贯注于高负荷任务时的高效愉悦状态。
  • 走神的心是不快乐的心 — Killingsworth & Gilbert 2010；走神→不快乐有因果关系。
  • 正和博弈 — Positive-Sum；现代世界的主要博弈结构。
  • 零和博弈 — Zero-Sum；过时但直觉上的博弈模型。
  • 网络效应 — 网络每多一个参与者价值都更高的乘法关系。
  • 胶水员工 — Jon Levy 2025；用情商和协调放大他人产出的人。
  • 合作资格 — 现代竞争抢夺的真正对象。
  • 进程自我 — 时时刻刻直观感觉到的”我”；只是日志，不是决策者。
  • 界面自我 — 性格标签、人设、自传；接近 Dennett 的叙事重心。
  • 内核自我 — 在背后生成感知的算法和参数；Weights，阿赖耶识。
  • 先验假设 — Priors；预测处理框架中的概率分布默认假设。
  • 不确定性 — 五种不可避免的不确定性总称；意义的燃料。
  • 混沌 — 复杂系统对初始条件的敏感性。
  • 计算不可约性 — Wolfram；某些系统无法预先计算的”算不快”性质。
  • 量子随机 — 世界固有的不可预测性。
  • 奈特不确定性 — 连概率都无法计算的模型不确定性。
  • 反身性 — 你说出未来就会改变未来。
  • 补偿性控制 — 缺乏控制感时对虚假确定性的渴求。
  • 黑天鹅 — 罕见但影响巨大的极端事件。
  • 反脆弱 — 从波动与压力中获益的属性。
  • 脆弱 — 在波动中崩溃；反脆弱的反面。
  • 复利 — 利息计在累积利息上的指数增长；时间放大机器。
  • 金钱资本 — 七种资本之一。
  • 人力资本 — 知识、技能、判断力；越早投入越好。
  • 健康资本 — 体能、精力、慢病风险；越老 ROI 越高。
  • 社会资本 — 关系网络、互惠和信任。
  • 声望资本 — 品牌价值与靠谱印象。
  • 心理资本 — 自控力、韧性、情绪稳定；复利的”操作系统”。
  • 体验资本 — 难事、远地、共同经历；沉淀为判断力。
  • 长期主义 — 长期不爆仓、保持积累的态度。
  • 幸存者偏差 — 看不见已离场的失败者。
  • 经济连通性 — Chetty；跨阶层友谊；最有利于向上流动的社会资本。
  • 交友偏差 — 富人和穷人在同一环境也”各玩各的”。
  • 弱联系 — Granovetter 1973；圈外人提供新信息。
  • 代际流动 — 孩子相对父母改变阶层的可能性。
  • 硬约束 — 现实和想象最大的区别；事儿越大硬约束越多。
  • 能量守恒 — 四种硬约束之一；干什么都要消耗能量。
  • 时间窗口 — 四种硬约束之一；机遇期；窗口没到只能等。
  • 自然规律 — 四种硬约束之一；规律不会因你而改变。
  • 他人的能动性 — 四种硬约束之一；别人不是 NPC。
  • 稳态生存逻辑 — 资源匮乏+强从众+简单模型的三大基因。
  • 文化滞后 — 文化观念更新慢于物质条件改变。
  • 能动性 — 主动发起、做决定、塑造生活的能力。
  • 隧道效应 — 稀缺感让认知带宽窄化。
  • 最小可行产品 — MVP；先发再迭代，反对完美计划。
  • 指标主义 — 一切为达成指标的简单模型；只知世界欠我。
  • 能耐寻求定理 — Turner 2021；增加选项是最优策略。
  • 选项 — 你对环境的可选行动集合。
  • 赋能 — Klyubin 2005；增加未来状态的信道容量。
  • 行为赋能假说 — Salge 2014；赋能是生物原始内驱力。
  • 斜行定律 — Kay；好东西越直接追求越难得到。
  • 自我决定理论 — Deci & Ryan；动机质量+三种心理需求。
  • 动机质量 — 比动机强度更重要。
  • 自主感 — 选择权；行为出自自己的意愿。
  • 胜任感 — 跳一跳能够着的挑战+反馈；心流必要条件。
  • 关系感 — 被关心、被理解、归属感。
  • 内在动机 — 爱动；动力源自活动本身。
  • 过度理由效应 — 外部控制（钱）挤掉内在动机。
  • 习得性无助 — 怎么做都看不到进步进入冷漠瘫痪。
  • 马尔可夫毯 — 把生命系统和外部环境分开的”那张皮”。
  • 知觉推断 — 改变想法去适应世界。
  • 主动推断 — 改变世界去符合自己的想法（包括主动探测）。
  • 自由能 — ≈ 惊讶；对齐失败的程度。
  • 认知解离 — 从”陷入想法”变成”看着想法”；元认知入门。
  • 调用视角 — 三视角换位 + 直接问对方。
  • 认知重评 — 事实不变意义重写；威胁→挑战等三招。
  • 元认知 — 对自身思维过程的审视、监控、调节能力。
  • 反刍 — 大脑反复回放痛苦片段；比发怒更伤身。
  • 系统2 — 慢思考、理性思维；其核心功能就是认知解耦。
  • 主体-客体转化 — Kegan；把身份从主体变为客体的心法。
  • 意向立场 — 把对方当作有信念欲望的主体。
  • 设计立场 — 把对方当作被设计的机器。
  • 物理立场 — 把对方当作简单物体。
  • 文化是拒绝的结构 — Mauss；相似群体刻意对立。
  • 重尾 — 极端少数占据大份额；世界服从极端值。
  • 重尾分布 — 分布尾部肥大的统计学概念。
  • 正态分布 — 钟形曲线；身高、智商、寿命服从。
  • 正反馈过程 — 越大越容易变得更大；重尾形成机制。
  • 马太效应 — 富者更富；正反馈的别名。
  • 吉布拉特定律 — 公司增长率与规模近似无关。
  • 加法世界 — 一天劳动一天报酬，无复利。
  • 乘法世界 — 增量 = 当前动作 × 存量。
  • 幂律 — 重尾分布最典型的数学形式。
  • 图式 — 长期记忆中已组织好的知识结构；新知识缝合其上。
  • 加工深度理论 — Craik & Lockhart 1972；记忆持久度看深度不看频次。
  • 自我解释 — 用自己的话解释概念，逼大脑缝合新旧图式。
  • 主动学习 — ICAP A 级；有动作但不产生新信息。
  • 建构学习 — ICAP C 级；生成超越原材料的新内容。
  • 互动学习 — ICAP I 级；双向建构性对话。
  • 定向 — OODA 第二个 O；改叙事，重选模型；循环的”阵眼”。
  • 决策优势 — Decision Advantage；学习链最短的一方赢。
  • 归纳偏置 — Inductive Bias；定向激活的预设倾向。
  • 信息价值 — VOI；只有能改变实际行动的信息才有价值。
  • EVPI — 完全信息期望价值；上帝视角的信息上限。
  • EVSI — 样本信息期望价值；实验/抽样得到的部分信息。
  • 确认偏误 — 大脑挑选印证自己观点的信息。
  • 决策边界 — 在两选项间摇摆的临界状态。
  • FOMO — 害怕错过；驱动伪学习的恐惧。
  • 信息觅食 — Pirolli & Card 1999；信息有边际效用递减。
  • 共鸣 — Hartmut Rosa；独立主体共振，使命的必要陪伴。
  • 使命 — Purpose；something bigger than yourself。
  • 异化 — Rosa；缺乏回应性的相处。
  • 享乐适应 — 努力叙事的根本困境。
  • 横向共鸣 — 人–人；最好的聊天聊完两人都变了。
  • 斜向共鸣 — 人–物/工作；木匠顺纹雕刻感到回应。
  • 纵向共鸣 — 人–宏大存在；牛顿/雪山下的敬畏。
  • 比较 — 共鸣的反义词；关注振幅而非频率。
  • 不可控性 — Unverfügbarkeit；共鸣的必要条件。
  • 他者性 — 对方真的是对方而非意志延伸。
  • Edge — 凯利公式分子；认知优势 = 你与市场判断的偏差。
  • 表型赌注对冲 — 单细胞生物的休眠策略；等价于凯利未下注比例。
  • 前景理论 — Kahneman & Tversky 1979；人是守卫参照点的动物。
  • 参照点 — Reference Point；前景理论的心理零点。
  • 损失厌恶 — Loss Aversion；痛苦约为快乐的 2 倍。
  • 现状偏见 — Status Quo Bias；现状被当成参照点。
  • 禀赋效应 — Endowment Effect；拥有就涨价。
  • 框架效应 — Framing Effect；叙事方式决定参照点。
  • 默认选项效应 — 表格预设引导服从。
  • 处置效应 — 散户经典偏误；卖涨扛跌。
  • 心理账户 — Thaler 1985；同一笔钱按用途分账。
  • 参考类 — Reference Class；同类已结案案例集合。
  • 规划谬误 — Planning Fallacy；低估时间/成本/风险。
  • 内部视角 — Inside View；只看个案信息。
  • 外部视角 — Outside View；看分布信息。
  • 乐观偏差 — “这次一定顺”。
  • 控制错觉 — 以为意外都在掌控之中。
  • 自利归因 — 把翻车怪到天气/队友/甲方。
  • 可得性偏差 — 想得起的例子主导判断。
  • 叙事谬误 — Narrative Fallacy；把碎片拼成热血电影。
  • 回归均值 — Regression to the Mean；极端值含运气成分，下次自然回归。
  • 回归谬误 — Regression Fallacy；错把波动当因果、错把运气当实力。
  • 漏斗实验 — Deming；勤勉纠偏给系统注入额外波动。
  • 邓宁—克鲁格效应 — 在很大程度上是回归均值导致的统计假象。
  • 多臂老虎机问题 — Multi-Armed Bandit；探索与利用的数学母题。
  • 最优停止 — Optimal Stopping；秘书问题；37% 法则。
  • 吉廷斯指数 — Gittins Index；剩余时间折扣下的最优老虎机算法。
  • 超级老年人 — SuperAgers；80+ 仍保持中青年认知能力的人；秘诀是学新技能。
  • 连胜期 — Hot Streak；3–4 年密集高质量产出；先探索后利用的固定节律。
  • 社交孤立 — 退出 → 节能 → 更退出的死亡反馈回路；衰老的因而非果。
  • 边际效益递减 — Diminishing Returns；任何利用都会饱和；为何要继续探索。
  • 决策 — Decision；本质是”切断”——杀掉同样美好的选项，对平行宇宙剪枝。
  • 结果偏误 — Outcome Bias；用眼前结果评价决策好坏；忽略策略与运气的差别。
  • 结果论 — Resulting；安妮·杜克给结果偏误的扑克化别名。
  • 机会成本 — Opportunity Cost；被你”杀掉”的选项中本可获得的最高价值。
  • 平行宇宙剪枝 — 决策的本质隐喻：在分叉的可能宇宙树上砍掉枝条。
  • 方差 — Variance；分布的离散程度；高方差大起大落，低方差稳定。
  • 偏度 — Skewness；分布的不对称性；正偏=小输+大赢，负偏=小赢+大亏。
  • 峰度 — Kurtosis；尾部肥瘦；高峰度=极端事件多。
  • 稳健性 — Robustness；环境变化时系统是否崩溃。
  • 尾部风险 — Tail Risk；极端值发生时的损失；塔勒布”四英尺水深的河”。
  • 不对称性 — Asymmetry / Convexity；索罗斯”看对赚多/看错亏少”；决策的真正引擎。
  • 系统 — Adams’ System；追求持续输出且分布越来越好的过程，而非一次性目标。
  • 程序正义 — Procedural Justice；制度是保证概率分布稳健的唯一工具，长期最优解。
  • 斯多葛主义 — Stoicism；分清”能控制”与”不能控制”；情绪稳定的决策气质。
  • 大数定律 — LLN；样本足够大时，运气平均掉，剩下的就是真实实力。
  • 非遍历性 — non-ergodicity；整体期望值 ≠ 个体长期命运；玩家怕方差，庄家爱方差。
  • 遍历性 — ergodicity；集合平均 = 个体时间平均（如通勤时间）。
  • 集合平均 — ensemble average；同时刻所有玩家的横切平均；由极少数大赢家撑起。
  • 时间平均 — time average；单个个体沿时间线的几何平均；凡人视角的真实命运。
  • 吸收壁 — absorbing barrier；本金清零的不可逆边界；撞上即出局。
  • 模型 — 事物在头脑中的结构镜像；要操控就必须建模。
  • 颗粒度 — Granularity；模型复杂度；必须恰到好处。
  • 最小描述长度 — MDL；信息论版的奥卡姆剃刀；模型长度+数据补丁长度最小。
  • 奥卡姆剃刀 — 如无必要，勿增实体。
  • 好调节器定理 — Conant & Ashby 1970；每个好调节器都必须是被控系统的模型。
  • 过拟合 — 模型复杂度过高，把噪音学成信号。
  • 欠拟合 — 模型复杂度过低，关键信息被压扁。
  • 理解即压缩 — 一句格言；以最短代码长度解释最多数据。
  • 解释水平理论 — Trope & Liberman 2010；心理距离越大，解释越抽象。
  • 中介变量 — Mediator；因果链上夹在 X 与 Y 之间的变量；别盯终点，盯中介。
  • 期望威胁 — Expected Threat, xT；现代足球的关键中介变量。
  • 地图不是疆域 — The map is not the territory；模型不是现实，但没地图寸步难行。
  • 贝叶斯更新 — Bayesian Update；以先验为锚，每条新证据微调概率。
  • 校准度 — Calibration；70% 概率事件中是否真有 70% 发生。
  • 区分度 — Resolution；敢不敢在合适时给极大/极小概率，别和稀泥。
  • 布里尔分数 — Brier Score；Brier 1950；同时奖励校准与区分的概率预测评分。
  • 刺猬型专家 — 一套大理论解释一切；预测水平差。
  • 狐狸型专家 — 接受复杂度、随时修正；预测水平较好。
  • 良好判断项目 — Good Judgment Project；Tetlock 在 IARPA 锦标赛夺冠的业余团队，现已商业化。
  • 专家逆转效应 — 低先验者受益于高支持，高先验者受益于低支持。
  • 人际关系逻辑 — 体制内待遇上面分配，必须被人认可。
  • 休谟问题 — 归纳法逻辑不自洽；机器学习靠归纳偏置填补此鸿沟。
  • 优先受让权 — Right of First Refusal；按同等条件优先成交的看涨期权。
  • 伯克森悖论 — Berkson’s Paradox；门槛偏差的学名。
  • 似然度 — Likelihood；P(E|H)，世界观与现实的兼容度。
  • 依恋类型 — Ainsworth 三型分类：焦虑型、回避型、安全型。
  • 偏执 — Dogmatism；反馈来了还硬撑；与启动立场（偏置）相对，是枷锁。
  • 健康工人幸存效应 — 蓝领”壮实”是淘汰所致；幸存者偏差的流行病学专名。
  • 克伦威尔法则 — Cromwell’s Rule；先验永远不要设成 0 或 1，给”可能错了”留点空间。
  • 内在负荷 — 学习材料自带的复杂度；CLT 三类负荷之一。
  • 分组选拔偏差 — Sorting Bias；分配环节本就不随机；名校效应核心。
  • 利益攸关 — Skin in the Game；要享受反脆弱红利就得把自己押上牌桌。
  • 前置杠杆 — Preventive Leverage；上游决策锁定下游成本；NASA 设计阶段 15% 钱锁 75% 成本。
  • 动态规划 — Bellman 1954；状态杠杆背后的数学灵魂。
  • 双向门和单向门 — Bezos 2015；可逆决策快过、不可逆决策慎过。
  • 发愿 — 决策之前任性的”我要做这事”；圈搜索空间+定目标函数+设偏置。
  • 古德哈特定律 — Goodhart’s Law；指标变成目标后就不再是好指标（stub，待后续专讲展开）。
  • 名校效应 — 名校更像筛选器而不是炼丹炉（Dale & Krueger 2002）。
  • 后验概率 — Posterior；上一轮先验经过证据洗礼的产物，也是下一轮的先验。
  • 回避型依恋 — Avoidant Attachment；冷漠面具下的高心率。
  • 增益负荷 — 把知识转成长期记忆的有效努力；2023 后被并入内在负荷。
  • 外在负荷 — 无关信息抢戏带来的负荷；应当尽可能消除。
  • 安全依恋 — Secure Attachment；65–70% 孩子；健全人格的必要条件。
  • 安全感 — 内心确信自己处在不会突然塌方的系统里；探索与创造的前提。
  • 安全边际 — Margin of Safety；巴菲特的鲁棒性投资版。
  • 对赌协议 — contingent contract；分歧巨大时各为自己的判断下注。
  • 对齐 — Alignment；AI 公司给 LLM 的不可轻易推翻的强先验。
  • 强先验 — Strong Prior；决策三步法第一步；偏置来自价值观+对世界的基本假设。
  • 心理安全 — Edmondson 1999；团队中人际冒险是安全的；亚里士多德计划第一基因。
  • 拓展-构建理论 — Fredrickson 2001；积极情绪拓展注意力、构建心理资源。
  • 指导淡出 — 学生掌握后逐步减少示范走向独立。
  • 探索式学习 — 让学生自己摸索的浪漫教法；对新手效率极低。
  • 收益函数 — Payoff Function；脆弱（凹∩）/反脆弱（凸∪）的数学定义曲线。
  • 政治技巧 — Political Skill；体制内可学习的技术科目；与可晋升性正相关。
  • 敏捷开发 — Agile；先学习再锁定；把实验系统化。
  • 无免费午餐定理 — Wolpert & Macready 1997；所有可能问题平均下任何算法表现一样；要某领域强必另一领域弱。
  • 明斯基时刻 — Minsky Moment；隐性脆弱积累后系统性崩溃的临界点。
  • 最佳替代方案 — BATNA；谈判破裂时的退路；看跌期权。
  • 最后负责时刻 — LRM；能晚锁就晚锁，让决策建立在最大信息量上。
  • 朋友圈悖论 — 朋友圈是高光集锦不是生活切片。
  • 核潜伏 — nuclear latency；保留期权比行权更值钱的极端例证。
  • 毒物兴奋效应 — Hormesis；低剂量毒素激活过度补偿，让生物体更强壮。
  • 混乱猴子 — Chaos Monkey；奈飞主动注入不确定性的混沌工程程序。
  • 瀑布式开发 — Waterfall；先锁定再祈祷；与敏捷相反。
  • 焦虑型依恋 — Anxious Attachment；夸张反应锁定他人注意。
  • 物理世界逻辑 — 体制外直面真实世界：技术、成本、市场、用户。
  • 瓶颈 — 决定整体吞吐量的最窄环节；可以是物理/组织/认知的。
  • 直接教学 — 老师直接给明确指导的教学法；远胜探索式学习。
  • 真实期权战略 — McGrath 2004；期权价值的两个条件：多个路径 + 专有进入权。
  • 稳定孕育不稳定 — Minsky；长期稳定积累隐性脆弱；金融维稳的悖论。
  • 约束杠杆 — 只在瓶颈上用力；非瓶颈再热闹也是虚假繁荣。
  • 约束理论 — TOC；Goldratt；五步聚焦法（识别→利用→服从→提升→回到第一步）。
  • 自我选择偏差 — Self-selection；想来的人才来；朋友圈悖论、J 型评论。
  • 范例学习 — 左例题右练习题；把图式写入大脑最快的方式。
  • 詹森不等式 — Jensen’s Inequality；凸函数系统在波动状态下平均收益必大于平均状态下收益。
  • 贝叶斯公式 — Bayes’ Theorem；后验 = 先验 × 证据修正；对数化后变成”后验 = 先验 + 证据更新”。
  • 贝尔曼方程 — 总收益 = 即时回报 + 下一状态的潜在价值。
  • 贝尔曼最优性原理 — 当下决策必须让你在新状态下面对未来时拥有最好出路。
  • 贪心算法 — 只追求当下局部最优；与动态规划相对。
  • 选择偏差 — selection bias；进入视野的样本不等概率代表真实世界，四类典型偏差总称。
  • 长期记忆 — 大脑的”硬盘”，容量近乎无限。
  • 门槛偏差 — Threshold Bias；跨过门槛后样本伪造负相关。
  • 韧性 — Resilience；变形后能恢复原状的被动防御。
  • 顺序杠杆 — Sequencing Leverage；任务依赖网络必须按序，DSM 是其工具。
  • 频率主义 — Frequentism；概率是事物的客观属性，要求重复采样；与贝叶斯主义对立。
  • 马斯洛需求层次 — 安全感位居生理需求之上的第二层。
  • 鲁棒性 — Robustness；耐住更大冲击的被动防御；与韧性同属”留冗余”。
  • 一万小时定律 — Gladwell 对 Ericsson 研究的误读；真正起作用的是练什么不是练多久。
  • 心理表征 — Mental Representations；脑中”正确该是什么样”的精细模板；刻意练习的核心中介。
  • 有目的的练习 — Purposeful Practice；有目标+有反馈+专注但校准不够精确，仍不够格叫 deliberate practice。
  • 学习区 — “差一点会、但还不会”的能力边缘；与自由能”恰好的惊讶”同构。
  • 天赋 — 天生的敏感度和可塑性；可拆为传感器分辨率/更新速度/奖励密度/环境选择四类参数。
  • 风格 — 正确之后的剩余解空间；明星 = 专家 + 风格 + 控制力。
  • 表征 — Representation；认知地图的最小单位；万维钢四层学习结构的第 1 层。
  • 解释框架 — Explanatory Framework；某派学者对一个领域的系统性看法；比 Kuhn 范式小，可一家之言；四层结构的第 4 层。
  • 信息瓶颈理论 — Tishby 1999/2000；学习的本质是有损压缩；“学习即压缩”的数学形式化。
  • 范式 — Paradigm；Kuhn《科学革命的结构》提出；被科学共同体集体默认的认知法典。

人物 (People)

著作 (Books)

来源 (Sources)

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