抓住显著线索，胜过复杂推理！
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信息工作的核心不是光靠逻辑推理牛不牛，而是能不能拿到足够多、足够相关的信息（高信号量上下文）。

例如，在阅读文章时，先看标题、加粗文字或图表等显著信息。
比如律师、医生、企业高管，他们赚钱多，不是因为逻辑多强，而是因为他们有经验，知道从一堆资料里挑出关键的那几页，啥时候缺信息，啥时候材料不靠谱，啥时候得找人聊聊。

这种“态势感知”靠的是背景积累，比纯逻辑推理更值钱。

所以，有好信息比光会推理更能干好活儿，算力花在找对信息上回报更高。

高信号量上下文要高于逻辑推理能力，与其自己瞎琢磨，不如到实践中调查研究，获得更多信息线索。

总结要点：

  • 信息工作的瓶颈绝大多数在于高信号量上下文的可用性，而不是上下文的正确推理。(找错上下文，推理再好也没用，差生文具多，买再好再多文具，也不能让你考试成绩提升！)
  • 如果是这样，那么对于一个上下文构建的单次投资回报率要高于纯逻辑推理。（算力用对地方，不要浪费算力，把算力用在有明显信息的上下文计算中，而不是浪费在错误上下文的瞎琢磨上）

理解关键概念
信息工作：指的是处理、分析和利用信息来完成特定任务的工作。这包括数据分析、决策制定、知识管理等领域。

高信号量上下文：在信息处理中，“信号”指的是有用的、相关的信息。高信号量上下文意味着在特定情境Context下，存在大量相关且有用的信息，有助于更好地理解和处理问题。

ROI-per-flop：ROI（投资回报率）衡量的是投入与产出的效率。Flop（浮点运算次数）是计算能力的度量。ROI-per-flop 可以理解为每单位计算能力带来的回报率。

纯逻辑推理：指的是基于逻辑规则和推理过程来解决问题，不依赖于大量的上下文信息。

高信号量上下文的重要性：

  • - 在信息工作中，拥有更多的相关上下文可以帮助更好地理解问题，减少误解和错误。
  • - 高信号量上下文可以提供更多的参考点和数据，支持更全面的分析和决策。

逻辑推理的局限性：

  • 纯逻辑推理依赖于已有的规则和前提，如果前提不完整或错误，推理结果可能不准确。
  • 缺乏足够的上下文信息，逻辑推理可能无法覆盖所有相关因素，导致决策偏差。

ROI-per-flop 的比较：

  • 构建高信号量上下文需要投入资源来收集、整理和分析信息，这可能会增加计算成本。
  • 然而，如果这些投入能够显著提高信息工作的质量和效率，那么每单位计算能力带来的回报率可能会更高。

案例一：数据分析

  • - 在数据分析中，拥有更多的相关数据（高信号量上下文）可以帮助发现更准确的模式和趋势。
  • - 如果仅依赖逻辑推理，缺乏足够的数据支持，分析结果可能不够可靠。

案例二：决策制定

  • - 在商业决策中，了解市场趋势、竞争对手动态和客户需求（高信号量上下文）可以做出更明智的决策。
  • - 仅依靠逻辑推理，缺乏这些上下文信息，可能导致决策失误。

过度依赖上下文可能导致信息过载

  • - 过多的信息可能会使决策者难以筛选出真正有用的部分，反而降低效率。
  • - 需要有效的信息管理策略来平衡信息的数量和质量。

实际是上下文边界的界定，不能过长，也不能过短。

DeepSeek开源的稀疏算法与高信号区别

  • 稀疏算法则侧重于数据的稀疏性和计算优化，突出强调“算法”，性能提升了，算力要求低，但是数据量不够，不容易找到高信息量上下文，产生幻觉。
  • 高信号优先更侧重于信息的显著性和决策效率，突出强调“数据”。性能依靠算力

这个原则也适合人体能量自我管理：