随手记下，
让想法有迹可循。

熵增探索，熵减执行，循环退火

势能是个标量，经历的低谷和高峰在能量变化尺度上更相近

在 P( 理解一件事 ∣ 发生一件事 ) 的前提下

Attention 的程度是 Likelihood 的门控系数

定位决定了增量的上限

依赖 Personal AI 行事能将 P(B) 膨胀直至吞没 P(A)

就像《齐马蓝》记者克莱尔的那只金属绿色的蜂鸟

读人类科技史能够微调硬科技创业方向的先验信念

遍历式探索P(B)→系统性思考P(B|A)→结构化执行P(A|B)

演绎式推理P(A)→系统化证伪P(B|A)→结构化执行P(A|B)

信任是剑鞘，剑柄更应该时刻握在自己手上

能力相似谈公平，能力互补聊共进

信任来自于个体行为在时间尺度上的一致性

creation 是 attention 的副产品

「独立期」是某种程度的「依赖期」，过于依赖自己

待到雨过天青云破处，见星辰

真正的互补发生在日常中，严丝合缝

毕加索画公牛，一口气画了十一版。第一版是写实的、毛发分明的牛，到最后一版只剩寥寥几根线条，却比第一版更像牛

他说：过去，一幅画是不断往上加东西的结果；而对我，一幅画是不断往下减东西的过程

你以为本质是堆出来的，其实本质是删到不能再删之后，剩下的那一点

你手上那件事 —— 一段自我介绍、一个产品、一篇文章 —— 你还在往上加，还是已经敢往下减了？

思考感悟来源：Tiago Forte《如何对多媒体内容进行渐进式总结》

你最近一次「精心挑选」的决策——耳机、外套、书桌、健身计划——是真的从无穷可能里挑出来的，还是在 Wirecutter 给定的 5 个里挑了那个最中庸的？

你以为在选个性，其实在被「可选范围」限制

Perell 引用西蒙·萨里斯的观察：随着家得宝、Lowe's 这样的连锁普及——如今它们各自拥有超过 2000 家店——家居五金的商品化越来越严重，每个人的门把手看起来都差不多；制造商和分销商合并后只经营少数几个品牌，房屋的细节开始变得雷同；

在你做出选择之前，你已经被可选的范围所限制。宜家 6×8 英尺的厚绒地毯有 31 种选择，看起来很多，但宜家每年赚 450 亿美元，意味着成千上万的人和你买了同样那块「彰显你个性」的地毯；我们试图与众不同，结果却变得千篇一律。

基于朋友的这个感想，我觉得是一个很有趣的视角，丰富一个语义：从信息论的角度出发，在同一时间的尺度下：

物理世界的印刷术，基于人类信息传递的媒介（语言），通过将信息从熵增速率高的生物存储（大脑）转移到更加稳定的物理储存（纸张等），实现的是数据的高效保存与传递，降低的是文明信息总量熵增的速度

软件世界的Coding Agent ，基于图灵机信息传递的媒介（代码），通过将信息处理从算力有限的生物计算（大脑）转移到可以规模化的物理计算（硅基等），实现的是数据的高效处理与产出，增加的是基于现有数据可产出的文明信息总量

一个有趣的问题是，如果以文明信息总量最大化的目标出发，下一个最重要的问题是什么？换句话说，当我们能够挖掘出基于现有数据中蕴含的所有信息后（AGI 等方式），阻挡文明信息总量增加的瓶颈是什么？

每个人达到属于自己的全局最优解的轨迹都千差万别

不过关键决策与避免局部最优解的逻辑有可借鉴之处

是一个个体选择加入驾驭时代浪头上最顶部的那艘船

想起了鬼谷子中「察势者明，趋势者智，驭势者独步天下」

Karpathy 是最 top 的察势者，更是有魄力躬身入局的驭势者，respect

真正重要的想法不会只出现一次
真正重要的做法不会仅一次做成