认知框架

从NP-hard到梯度下降：神经-符号架构如何破解因果发现的“计算魔咒”在人工智能的星辰大海中，我们已经见证了深度学习在图像识别、自然语言处理等领域掀起的滔天巨浪。这些成就，本质上是机器在海量数据中学习“相关性”的胜利。然而，人类智慧的皇冠——理解“因果性”——至今仍是AI领域最艰深、最前沿的挑战之一。知道“牛排的滋滋声”与“美味”高度相关，和理解“高温下的梅拉德反应”是“美味”的原因，是两个认知层面的根本差异。前者让我们成为优秀的模仿者，而后者则赋予我们预测、干预乃至创造世界的能力。

稀缺的炼金术：用第一性原理与系统思维在绝境中构建认知优势副标题：深度解析资源受限复杂问题解决框架（RCCPS）想象两家初创公司，面对同样颠覆性的想法、同样微薄的启动资金和同样残酷的时间压力。六个月后，一家公司在耗尽资源后悄然倒闭，留下一堆无法验证的假设和半成品代码；另一家则成功验证了核心商业模式，获得了首批忠实用户，并赢得了下一轮千万级投资。

破局重构——以第一性原理穿透问题的复杂性迷雾引言：从诊断到颠覆性治疗在扮演“诊断医师”的角色中，我们从混乱的症状中，通过严谨的逻辑与工具，得到了一个清晰、可量化、且瓶颈明确的“诊断报告”。然而，一份精准的诊断报告本身并不能治愈疾病。传统的治疗方案，往往是基于过往病例的“良好实践”，它们有效，但 rarely 创造奇迹。

我是有底线的