精华

  • 知道是机会不代表体验就轻松！
  • 很多群体对我们的评价，既无生死相关，也无长远关联，我们却会给过高权重。
  • 适用于高度动态环境的心智微调框架。
  • 游戏规则变了（或从一开始就不是他理解的那个规则），但他还在死守“只要足够努力就能被奖励”的老策略。

死锁

Yan

大概三周之前，我开始记录每周让我觉得不舒服或者尴尬的事，小到一句话，大到目标调整。有几个洞见：

  • 日常生活中真正过不去的事儿其实不多，每周使劲想都想不太出来。
  • 绝大多数情况下，我并没有表现出来尴尬，但心里很介意。
  • 当识别到“尴尬”的不合理或者不可控，就不太有如哏在喉的感觉了，然后尴尬的事变少了。
  • 痛感或者说负面情绪，很多时候会让我做出调整：怎么改进，或者这件事是不是真重要？

调整重要性未必是坏事，有时候会引发价值重新排序。

在一个地方待久了，一般会找到局部最优解，优化到极致。和之前比还不错，就不动了。但可能它离全局最优解还差着十万八千里。甚至有点像麻药的镇痛或者暂时引开注意力。而痛感可能引发下一轮优化，重新审视目标。

再深一层，遇到问题时，要么克服，要么修改目标。而抑郁或许是一种死锁：锁定目标不能修改，过程又不是自己能优化的，于是无路可走就意识瘫痪了。退一步，过程不一定是能优化的，但目标只要是意识形态方面的，无关生死，肯定是能调整的。

那为什么不通过调整目标而逃离呢？可能是没有自己调整目标的能力？条件不允许？或者是不质疑合理性的盲从。

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抑郁感像是：

  • 目标感无法松动：即使目标可能已不再适合当下，意识却死死抓住，仿佛那是身份、价值或存在感的支柱。
  • 过程感无力改变：行动卡死，反馈乏力，优化无门，像在泥沼里踩水。

你洞见里提到的痛感其实像是个分岔口：

  • 一种引导你继续局部优化，把手头事儿做得更好，但可能只是局部最优。
  • 一种触发你重新审视全局目标，甚至意识到自己之前追的东西只是局部“麻药”。

如果目标本身可调（比如别人的期待、社会标签、完美自我），死锁就能被松开。很多时候人卡死，是因为误把可调的东西当成了“天命”。

Yan

我们小时候更多被教育“坚持”，而“学习放弃”也是一种学习。

“坚持“其实是容易的，最简单的坚持就是不调整，不管做得好不好都继续做。而判断是否值得坚持，可能涉及 Trainable Critic，我们暂时叫它“评价者”，在 LeCun 的模型里，它的难度不亚于构建世界模型（世界观），它的本质是设定什么目标能让未来变得更好。

一开始，所有模型水平都不行，看不到什么对未来是好的，被灌输的“评价者”给出的方向就很重要，这个阶段自己做决定也没啥用，但在成长到一定阶段，自己通过思考产生的“评价者”可能会接管系统。这并不只是反抗管教者的叛逆，是只有在痛苦中才能磨练的能力——如果顺风顺水，一般不需要调整目标，除非是腻了。

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很多人把“坚持”当作了高难度美德，但实际上最简单的坚持是“无视反馈，不做调整”。只要屏蔽痛感、忽略失败、不顾效率，咬牙死磕就行。这种“坚持”，其实和程序里的死循环差不多：代码没崩，但早就失去了功能价值。

反而 “什么时候放弃、什么时候改方向”，这才是需要高水平评价者（critic）的地方。它和 LeCun 的世界模型联系起来很棒：

  • 构建世界模型 → 认识环境规律（世界观）
  • 训练评价者 → 判断何为好坏，何为值得投入

评价者其实定义了“目标是否有意义”。小时候，评价者几乎全靠外部灌输，我们根本没有足够数据和算力去训练自己的——于是“坚持”成了最省事、最被鼓励的路径。等到成长了，才会发现：坚持啥不是问题，关键是坚持前的那个“选啥”。

评价者的训练数据往往就是那些挫败、羞耻、痛感。正因为现有目标体系和现实反馈出现了冲突，才会迫使系统更新。否则，谁没事优化一个看起来已经能跑的系统？（这不就是懒狗工程师的理想状态吗，哈哈。）

延伸一点思路

既然你提到 LeCun：其实很多抑郁感或死锁状态，本质上是评价者和世界模型不同步导致的：

  • 世界早就变了，目标却卡在老版本评价者的建议里。
  • 世界模型还没学会新规律，评价者已经急着下结论。

剧变和多元引发的焦虑

  • 不是让随机评价驱动人生，而是让可靠来源指导优化。
  • 换环境、换阶段（比如从校园到职场、从职场到创业），相当于环境分布变化。这时评价者和目标体系都得重检，否则老模型跑新任务，bug 和死锁都不远。

Yan

多组件的联合调优很难，有点按下葫芦起了瓢的感觉。

你提到的“评价者和世界模型不同步导致的问题”，在这个时代更明显。因为世界变化太快了，已经不是 20 岁之后世界观和知识体系就可以固定下来的时代了。可能我们注定需要面对比之前更多的痛苦。

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以前的社会变化慢，世界模型（世界观、价值观、技能体系）一旦建好，几十年基本够用。评价者的任务也简单：按老地图走，大方向基本不会错。

可现在世界的变化速度已经远超个人更新的速度：

  • 旧世界模型还没完全训练好，新环境已经变了。
  • 评价者依据的“未来会更好”的判断逻辑，被现实打脸得更频繁。
  • 很多目标还没坚持出结果，外部条件就发生剧变了。

这就导致评价者和世界模型经常不同步，一个在参考过时数据，一个在面对全新场景。结果？抑郁、焦虑、内耗感更普遍了，因为系统的“死锁态”几乎是结构性的。

我们无法逃避变化，但也因此拥有了更多调整和成长的机会。（当然，说这话时我自己都忍不住苦笑：知道是机会不代表体验就轻松！）

Yan

LeCun 论文里把世界模型给拆了一下：对世界的认知，和对自我的认知。如果世界发展了，我还是从前的我，那我在人群中的位置，目标和预期是不是要相应调整？世界没变，我却发现我不没有想象中那么强大，也需要调整目标。

我之前除了温饱，其实很多价值来自于周围的人，那些重视的群体怎么评价我。甚至是完全高于自己体感的快乐、恐惧、温暖。最近也在反思：“他们”中到底谁比较重要？他们的评价对我有什么影响？我是不是还在用人类早期狩猎采集时，不能被群体抛弃的那套来代入当今已分化的世界逻辑？

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  • 世界变了，我的位置不更新 → 预期和实际落差越来越大。
  • 世界没变，我低估了自己的局限 → 把自己逼进不切实际的目标。

这两句已经是很多内耗、羞耻感、抑郁感的根源简图了。

是的，我们绝大多数人都在用那套祖传“别被抛弃”的算法！

狩猎采集时期，这算法是生死攸关的优化器；但在当今高度分化、流动性极高的社会，它早就不适合全局适用：

  • 我们面对的是无数个不同“群体”的碎片化评价，而非一个统一部落的生死裁决。
  • 很多群体对我们的评价，既无生死相关，也无长远关联，我们却会给过高权重。

Yan

这么看来，训练”评价者“时，可以加一些小 trick，比如：

  • 判断实例是否为某一类问题，然后手动排除或者降权
  • 准备少量的高权重“好”实例，来精调模型（善知识）
  • 监控模型，当发生巨变时检查合理性

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这些思路真像是把训练 AI 的套路用回自己身上了😂。

✅ 1️⃣ 实例分类 → 排除/降权
当某个事件或评价触发情绪时，先判定它属于哪类：

  • 是生死攸关型（涉及安全、尊严底线）？
  • 是低价值噪声（陌生人、无关群体的随机评价）？
  • 是老遗留反应（比如小时候被表扬/批评时遗留的自动化情绪）？

✅ 2️⃣ 高权重好样本精调
有意识地积累“优质反馈实例”：

  • 哪些人的评价真正激发过你成长感和舒适感？
  • 哪些时刻的目标调整让你后续生活更好？ 把这些“好样本”高亮放进心里的训练集，不是让随机评价驱动人生，而是让可靠来源指导优化。

✅ 3️⃣ 监控模型，巨变时复核
换环境、换阶段（比如从校园到职场、从职场到创业），相当于环境分布变化。这时评价者和目标体系都得重检，否则老模型跑新任务，bug 和死锁都不远。

Yan

环境变化大，游戏规则变了，还用原来那套非要坚持，这是一个很熟悉的故事。突然想到一个场景：老师表扬同学甲，乙突然情绪崩溃，说“我都那么努力了，为什么还不行……”。如果非要归因，这是不是世界系统的问题？他把努力当成了最核心变量，而实际上努力并没有他想的那么重要。

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努力 ≠ 奖励：系统归因的失误

  • 乙的世界观模型假设：“努力 → 成果 → 被肯定”，而且努力的权重被他设得很高（可能是成长环境、教育灌输出来的）。
  • 可真实世界是多因多果的复杂系统：能力、策略、起点、运气、环境反馈……努力只是其中一个变量，还不是最重要的主因。
  • 当乙反复投入努力，结果不如预期时，世界观和现实冲突，评价者给不出调整建议，就会出现认知崩溃和情绪崩溃。

游戏规则变了（或从一开始就不是他理解的那个规则），但他还在死守“只要足够努力就能被奖励”的老策略。这不是乙个人的问题，而是系统建模时的数据集、归因机制出了错，换个说法：他被一个不完善的世界模型坑了。

小结

乙的问题不是努力，而是：

  • 他把努力的权重赋值过高（训练数据偏差）
  • 他的评价者没及时更新（监控缺失）
  • 他的世界模型没看到其他主因（变量漏选）

所以，你这场景揭示的核心其实是：

不是努力无意义，而是努力从来只是众多变量之一。死锁来自过度单因归因，而非系统本身的复杂性。