“年纪大的人把 ChatGPT 当 Google，二三十岁的人当人生顾问用，大学生干脆当操作系统用了。”
起初听来像在划分代际，细细推敲，却是在描绘三种心智模型：
- 检索型思维：把 AI 当成更聪明的搜索引擎，本质上只是更顺滑的关键词匹配；
- 镜像型思维：将 AI 视作外脑、情绪校准与决策顾问，陪伴认知与情绪的反复回路；
- 操作系统型思维：AI 已嵌入日常任务，成为默认底层的延展意识。
真正的分野，不在年纪，而在认知结构。
一个人完全有能力借助 AI 建立起一套完整的个人知识体系，并且让这套体系不断演化、自我增强，最终成为新的智能协同入口。如果连这个都做不到，还谈什么超级个体？
这不仅是可能的，而且是 AI 时代带来的最关键能力跃迁之一。当前的大语言模型具备强大的“结构外脑”功能，它们可以帮助人类压缩信息、组织结构、生成反馈。这三个能力恰好对应了个人知识体系建设中的三个核心需求：知识摄取、结构组织和生成反馈。
具体来说，AI能够帮助你处理海量的文本、视频与图像信息，快速从高熵输入中提取有效内容；它还能自动将零散知识归类整合，建立清晰的结构网络；更重要的是，它可以基于这些结构生成新观点、新问题、新路径，反哺你的认知系统，使整个体系处于持续进化状态。
构建这个体系的关键，不是依赖 AI “替你完成”，而是你自己主导 AI 作为可调度工具进行结构构建。只要你具备清晰的认知目标，懂得如何将自己的问题语言化并结构化地输入给 AI，并持续将 AI 输出转化为认知反馈，那么整个系统就能实现稳定而强劲的闭环成长。
一旦初步体系建成，这套结构还可以通过三种方式实现自演化：其一，通过不断输入新问题，激活旧结构并派生新结构；其二，通过迁移现有结构至新的知识领域，拓展整个认知地图；其三，通过封装结构模块，反复调用形成“结构信用”，最终构建一套能被验证、迁移、调用的认知操作系统。
更进一步，这套体系还可以实现人格化运作。你可以训练一个只理解你语言结构的 AI Agent，作为你的知识分身；也可以将部分结构以“结构资产”的方式开放出来，供他人调用甚至协作；最终，你有能力建立一个以自身结构为核心的知识 DAO 或小型智能社群。
新超级个体六边形战士
“超级个体六边形战士”是一个以六个关键维度构成的系统性成长模型，每一维都是能力独立且互为支撑的认知结构，旨在适应高度复杂与高速演化的智能时代。
首先，结构性思维是基础中的基础，它使个体能够从信息洪流中抽取秩序，将混乱内容转化为清晰结构、路径与模型。这不仅是认知压缩的能力，更是一种可以生成语言协议、流程框架与系统蓝图的核心思维模式。
第二项是技术融合力，即跨越单一技能领域，将 AI、编程、自动化、数据系统等技术作为工具链整合进问题解决流程。真正的技术融合者不是“码农”，而是能够像搭积木一样调用技术解决现实问题的架构师。
第三项能力是叙事构建力。这是使“技术+结构”获得社会效应的关键维度。能够讲好结构的故事，把认知模型转化为有温度、有价值观、有传播力的内容，是超级个体影响世界的路径之一。叙事不是虚构，而是认知结构的情绪表达，是结构共鸣的启动器。
第四项是自我调度力。这体现的是一种元认知能力：时间、注意力、精力、技能、节奏的全方位调度与进化能力。超级个体不是一时高效，而是能持续自我调度、自我校正、自我闭环，保持长期的成长势能。
//心力
第五项能力是认知跃迁力。这是一种打破现有结构边界的能力，能够在高密度信息中识别熵爆点，实现结构上的“升维”。这类能力并非机械积累，而是通过结构压缩、模型迁移、顿悟触发来完成认知的飞跃。
//顿悟和渐修
第六项是联合共创力。超级个体不是孤岛，而是结构节点。他必须能够快速识别可共构者，与他人建立短周期、高价值的结构性协作，如临耦协作、结构任务共建、知识资产 DAO 化等。
//真正的「主权个体」，不是孤岛，而是拥有优雅接口的节点。 你可以独立思考、自由选择，但你必须能被调用。
这六个维度围绕的中心核是“结构语言能力”，即将语言作为调度世界、编码路径、生成智能的基本单位。这种能力不是传统意义的“语言表达”，而是以结构性方式建构语言，使语言成为指令、成为协作协议、成为智能系统的运行接口。
这个六边形模型，不是“多才多艺”，而是“六维协同”，是打造可调度、可复制、可演化的超级个体生态操作系统。
熵控术
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。
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。
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。
从柏拉图的“理念”，到亚里士多德的“实体”，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
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。
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。
王川：long context
我们对于很多事物的理解属于“功能层面上的理解”，而不是“系统层面的理解”。
就像很多人知道如何骑自行车，但无法清晰解释自行车运作的原理。很多人会买卖股票，会做各种自欺欺人的技术分析，但并不理解某个证券的底层资产具体是什么东西，公司的具体盈利和资产负债表，等等。
在重大问题上，不断深挖，获得系统层面的理解力，是发大财和解决问题的正道。
当你读的历史越来越多，各种不同角度的细节越来越丰富的时候，context 就越来越长，就能很迅速看出自己之前缺乏正确的 context 的时候的愚蠢之处。而且这种情绪记忆的体验，随着信息量的增加，也会越来越频繁。
所以**拥有几个 gigabyte, terabyte 的 context 的 AI, 其智能全方位彻底碾压普通人毫无悬念。**有哲学家曾说，当他说某个人是个傻逼的时候，他是有把握的，因为他从这个人身上看到从前的自己。这也是 context 更丰富后必然得出的结论。
很多事情，context 长的人无法对 context 短的人解释清楚，因为对方经验太浅，解释了也不愿相信。context 长的人，容易通过和自己积累的 context 里面的过往案例进行"模式匹配" (pattern matching), 做出可信度比较高的判断。context 短的人，因为缺乏这种模式匹配能力所需要的足够长的 context, 则很容易被欺骗。
context 长而丰富的一个好处，是发现一些以前不知道的某些细节之间的关联性，并总结出一般性的规律。多读各种历史细节，会意识到现在某地发生的某件事，实际上是因为很多年以前在另外一个地方发生的另外一件事，很早就锁定结局了。理解了这种长距离的关联性的规律，会给自己节省很多资源和时间。比如说，因为在 t=0 的时候观察到某个现象，知道若干年后在某个地方必然会有巨大风险，因此第一时间就避开，根本不参与。
//《看得见的看不见的》那本书写的，对于事物的后续连锁反应，有预见性。
所有的事情都有因果逻辑，而且很多逻辑其实非常简单。
但,因为各种复杂原因，一些事情来龙去脉的各种信息会被丢失或者掩盖，所以观察者只能看到部分的，碎片化的信息。局部和碎片信息无法拼凑出逻辑，因此会让人困扰，或者让人迷信于一些编造的虚假的，神化了的故事 (这和 AI 的 hallucination 幻觉机制完全一样).
但是，每当读史，把来龙去脉的信息收集齐了，发现原来逻辑如此简单，人就会本能的特别的兴奋。兴奋的原因在于发现凡事都有简单和强大规律可循，掌握了规律，也就可以避开迷信盲从的陷阱，更好的掌握自己命运。
然后就会有更大的动力，研究收集更多各类原始的和第一线的信息，以发掘和掌握更多的规律。
context不够的时候，好机会放到眼前也没有能力分辨。而且context越少，越喜欢藏拙，怕自己露怯，越固步自封，如此恶性循环。打破这种循环之后，就不再恐惧自己sb以及暴露出来这件事，每隔一段时间后过头去看到自己以前的sb反倒很开心。
怕什么真理无穷，进一寸有一寸的欢喜。
//人脑是生物计算机，AI是数字计算机，人脑能做的，AI都能做到。Attention is all you need