01 / SIGNAL
一个新的公开实验信号
第一条实验记录发布到抖音后，6 小时获得接近 1 万次浏览。这不能证明模型有效，也不能证明存在产品需求；它只提供了一条值得继续验证的分发信号。
WORKING SIGNAL
关于 AI、自我理解与个人成长的公开实验，可能有机会被非技术受众理解和讨论。下一步要验证的是表达与持续性，而不是把一次数据当趋势。
02 / PURPOSE
理解的用途
Day 3 问的是：AI 如何建立关于一个人的模型？Day 4 进一步问：即使它能建立，这个模型最终应该服务什么？
Dynamic Personal Model
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Decision Augmentation + Long-term Companion
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Decision Augmentation + Long-term Companion
决策增强不是让 AI 替人选择，而是让它在选择发生时指出：哪些长期目标、现实约束、既往经验和未知变量值得被看见。
长期伙伴也不是更会聊天；它要求系统能承认并更新对一个人的理解，而不是把过时的偏好当作永久事实。
03 / UPDATE
新增：决策模型
Day 3 的架构强调观察、解释、信念、自我与演化。Day 4 增加一个关键模块：Decision Model｜决策模型。
时间尺度长期方向、阶段交付与即时反馈，当前该以什么作为成功标准？
风险与可逆性什么损失不能承受？是否能先用小实验获得信息？
反馈解释外部反馈反映方向问题、执行问题，还是只是短期噪声？
盲点与补偿在类似情境中通常会忽略什么？又有哪些方法能帮助校准？
它研究的是条件化的取舍机制，不是给人贴“性格”标签。
04 / IMPLEMENTATION
多 Agent 的位置
多 Agent 是一种实现假设，不是这项研究的前提。它的价值在于让记录证据、提出解释、维护模型、给出建议与寻找反证彼此分工与质疑。
NON-NEGOTIABLE CORE
无论有几个 Agent，都必须共享一个可追溯、可版本化的 Personal Model Core。任何 Agent 都只能提交模型更新提案，不能单独宣称掌握了“这个人的真相”。
05 / NEXT
下一步验证
让模型进入真实选择，而不是停在漂亮叙事里。
接下来将测试：模型能否在一个具体决策中，清楚区分已知事实、个人模型推断与未知信息；并在结果出现后，让现实反过来校准模型。