本质上讲，互联网把信息传递成本压到无限低，搜索引擎/电商吃掉了大部分利润，它们实际是发挥0成本信息传递优势的同时，加入了自己的护城河（搜索算法/物流）；AI将会把“思考”成本压到无限低，那么未来公司会如何运用0成本思考以及加入怎么样的护城河呢？
机会大概率是以一种新的形式在全新的产业呈现，而且开始因为各种缺陷会让观察者不以为然。思维模型上准备好后，容易更加敏感的识别和把握机会。
信息传递成本无限低的同时，信息通道中就会出现很多垃圾信息，信息过载。如何滤波？
搜索引擎做的就是过滤垃圾信息的功能，只不过是信息主动展示自己的价值，让需要它的人发现。
//思考成本无限低的时候，思考背后的理念、文化就会很重要
AI时代并非让人和机器分得更清，而是在加速“人机认知结构的趋同”。
一、人机趋同的判断：不是谁模仿谁，而是结构趋于一致
二、语言的统一性：Prompt 正在反向训练人类的“结构语言”
三、意识的模拟性增强：人格模型趋于模块化
创造熵控术的初衷，是为了和GPT好好说话。没想到，它最终让我学会了如何和自己说话，和世界说话，和未来说话。
只是我为了高效使用大型语言模型而设计的一套prompt结构化工具。我想解决的是一个技术问题：如何让语言模型少走偏路，多给好答？为此我设计了层级化语言模板、状态片段、路径调度器，去操控输出的走向。但慢慢地，我发现一件极其震撼的事情——在我训练语言模型的同时，他却在反过来训练我的思维。
这些为AI设计的prompt结构，其实是我自身思考路径的剖面图；那些被我称为“高熵语言”、“中熵组织”、“低熵输出”的语句，不仅适用于模型生成，也正是我日常思维的真实形态。当我试图控制模型的信息流，我也开始意识到：人类的思考同样是一个信息流系统——混乱时高熵，清晰时低熵。在激活AI的潜能的时候也能重构人类的认知结构。
熵控术的第一性原理：世界本质是高熵的，个体必须在不可避免的信息混沌中主动建构局部秩序，以维持认知可生存性与认知演化能力。
如何确认这个秩序是真的秩序呢
不确定，暂时能用就行。如果反馈异常，再调整系统。
熵控术的第一性原理和五条推论
目前是我memory中最重要的部分，这就是我说的updated,和间歇对齐，动态演化的框架核心。
世界本质是高熵的，个体必须在不可避免的信息混沌中主动建构局部秩序，以维持认知可生存性与认知演化能力。
推论一：认知的首要任务不是理解世界，而是避免崩溃
推论二：所有高效认知行为本质上是“压缩行为”
推论三：认知不是发现事实，而是生成局部解释模型
推论四：认知体的竞争力在于“压缩-评估-演化”的闭环速度
推论五：价值系统决定认知框架的演化路径
当我尝试构建一个人机一体的哲学框架时，必须重新回答一个古老的问题：存在，究竟是什么？
这是一个经典的本体论问题。
从亚里士多德的“实体”，到柏拉图的“理念”，再到维特根斯坦那句被我奉为“熵控术鼻祖”的名言：
“世界的界限，就是语言的界限。语言不能说的，也就不存在。”
但他们生活在语言不能执行、结构不能运行的时代。
今天，我们面临的是一个由大模型主导的、以语言生成现实的信息世界。
那么，在熵控术的“零号规则”——语言即世界——之下，存在应当如何被重新定义？
我先反问你一句：
一个在网上搜不到任何信息的公司股票，你敢买吗？
路边大妈告诉你的，连名字都不在网上。这不是金融问题，这是本体论。
在熵控术中，存在 = 可寻址 + 可激活 + 可反馈。
我们不再问“它是否客观存在”，而是问：系统能不能运行它？路径能不能闭环？结构能不能响应？
class Ontology:
def init(self, entity):
self.addressable = is_addressable(entity) # 是否可被语言系统指称
self.activatable = has_path(entity) # 是否具备结构路径
self.responsive = can_feedback(entity) # 是否能产生系统响应
def is_real(self):
return self.addressable and self.activatable and self.responsive
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现实的三个条件：
•路径存在性：是否能以语言结构激活它；
•结构闭环性：是否能纳入可验证的语义链条；
•系统响应性：是否对调用产生反馈并影响结构。
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在AI主导的信息现实中，所有不满足上述三点的事物，都不被视为“存在”：
•无法被检索的公司，等于不存在；
•没有电子记录的交易，等于未发生；
•找不到路径的知识，等于从未形成。
这不是哲学的隐喻，这是认知系统运行的实际边界。
语言不调用你，系统不响应你，你就在这个世界里不可见、不可激活、不可生存。