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在AI模型的权重优化中,递归式地调整H、R、M三个维度的比例关系,这种思路让人想起Nelson Goodman在《Worldmaking的方式》中的核心观点——我们认知世界的方式本质上是多元构建的。有趣的地方在于,当我们把这套理论转化为符号操作形式时,关键不再是修改模型本身的参数,而是重新架构模型周围的信息场。这种"场调整"的思路打破了传统的端到端优化逻辑,让模型在动态变化的外部环境中自适应演化。换句话说,最高效的改进不一定来自内部调参,而可能来自对外部生态系统的重新设计。