张伟打完电话，嘴角还挂着压不住的笑意，迈着轻快的步子回到值机队伍，整个人都飘忽忽的。
小玲瞧见张伟这副模样，跟出发时那个无精打采的工具人判若两人，不禁好奇地用手肘捅了捅他：“哟，伟哥，远程又签了个大单？乐得跟捡了钱似的。”
“哈哈，比签单还爽！”张伟得意地一扬眉毛，顺势揽住小玲的肩膀，压低声音，却掩不住话里的兴奋，“玲姐，你男人我刚才，就用一段话，布下了一个‘信任锚点’，干了一桩‘一石四鸟’的买卖！”
他言简意赅地把事情说了一遍。
小玲是聪明人，一点就透，眼神里顿时充满了货真价实的欣赏：“厉害啊！这种细节都能提前想到，传授一下呗，你这危机预感是怎么练出来的？”
“想学？教你！”张伟的虚荣心得到极大满足，但他这次没单纯炫耀，而是像一位导师，清晰地拆解了自己的思维框架：
“其实就三层，像剥洋葱一样，层层递进。”他伸出三根手指，神色也多了几分认真：
“第一层，叫【极限推演】，这是我们码农的底层逻辑。”
“看问题不能只看表面。树上有十只鸟，开枪打死一只，还剩几只？普通人会算九只。
但我们会想：枪声会不会把其他鸟都吓飞？这就是连锁反应。
我做任何产品决策前，都会在脑子里做很多次‘压力测试’：这个功能万一在最坏情况下会怎样？
这个提示语万一被客户从最恶意的角度解读会怎样？
今天这个隐患，就是通过这种‘极限推演’挖出来的。”
“第二层，叫【复盘借力】，这是聪明人的学习方法论。”
“《论语》里说‘不贰过’——不重复犯同一个错误。
但最高明的，不是自己不犯错，而是让别人犯过的错，变成自己的经验包。
滴滴当年的‘余额不足’事件，就是所有产品经理的活教材。
我把它记在心里，就等于零成本获得了一次宝贵的危机处理经验。
工作中也一样，多看行业案例，多复盘别人的成败，你就能站在巨人的肩膀上。”
“第三层，叫【前置成本】，这是管理者必须具备的算账思维。”
“聪明人用别人的教训长经验，普通人用自己的跟头换成长，而愚蠢的人永远在相同的问题上重复的犯错。
我现在花几分钟打个电话，成本几乎为零。
但如果等信任危机爆发，可能要花很多钱弥补，甚至丢掉客户的信任，那个成本是毁灭性的。
用极小的‘前置成本’，去规避巨大的‘潜在风险’，这是最划算的买卖。”
小玲听得入神，不禁赞叹：“你这三层框架，简直是从执行到战略的全套武功啊！”
“必须的！”张伟见小玲捧哏，得意劲又上来了，
“这就是理科思维的魅力，重逻辑，讲推演，万事皆有因果。
不像文科思维，更重感觉和情怀，就像这次去马尔代夫看海，在深圳不也看了十几次了吗……”
“嗯——？”一个危险的长音从小玲鼻子里哼出来，眼神微眯。
张伟话到嘴边，强大的求生欲让他舌头硬生生打了个转，语气瞬间从战略大师切换成深情老公：“……都没看够，在深圳看的那些，哪能跟和你一起看的比！那都是水，跟你看的才叫海！叫爱情海！哈哈！”
小玲被他这毫无节操的急转弯逗得“噗嗤”一笑，白了他一眼，眼神里的“寒光”化为了嗔怪：“算你识相！理论结合实际应用得挺快嘛！”
张伟心里暗暗抹了把汗：‘好险！思维框架再牛，也不能在老婆的感性领域里讲逻辑……这简直是最高准则！’
赶紧接过小玲手里的行李，脸上堆起殷勤的笑容：“玲姐，您这边请！爱情海之旅，正式启动！”
这么一搞，张伟居然突然有种找到大学时和小玲谈恋爱的感觉了，哈哈！
不过刚才被小玲那么一捧哏，自己的思维体系倒是越发精湛了。
........
飞机在万米夜空像一枚安静的银色飞梭，划破了寂静的苍穹。
张伟瘫在商务舱柔软的座椅里，舷窗外是泼墨般的漆黑，只有机翼尖上规律闪烁的灯光，以及更远处，那片仿佛缀满碎钻的、深邃得令人心慌的宇宙穹顶。
“啧，”张伟灌了一口冰凉的气泡水，飞机噪音，睡不着，或许也有三层思维的兴奋。
心里嘀咕，“这星空，怎么看都像一个大罩子，黑黢黢的。”
刚刚结束的一场硬仗，分身2.0，战火的硝烟还未散去，刚在机场还温习了一下。
此刻看着这深邃的星空，无垠的天穹，当初自己也是在飞机上，创作了那篇《破伯乐》，改变了自己天使轮的融资战略。
自己创立的‘企业智能体’理论，也是划破了企业信息化固有的天花板、牢笼、更是企业信息化的天穹。
此刻看着眼前的的一切，颇有一些故地重游的既视感。
本来吧此刻出海旅游，又是突破顿悟的相似地，应该是一种全身心释怀、放松的状态。
可是此情此景之下，居然莫名的有一种难以言喻的不安，萦绕不散，看着深邃的夜空，那种被封闭的穹顶感，好像又一次席卷而来。
张伟感觉，这种隐隐的不安，与这次基于大模型技术的分身构建过程中，碰到的一些问题有关。
基于这些问题的推导，让自己对现在基于transfor+自然语言为技术架构下的AI逻辑，了解的更加透彻了。
更与自己持续和“谋士”们——chatGpt、deepSeek、Gei、Grok……这些全球顶级的AI大模型，在过去几年，与它们进行了上千万字的“灵魂交流”有关。
一开始和这些AI接触，简直惊为天人。
至今还记得和chatGpt3.5的首次对话，那感觉简直是帅呆了，那种拥有外挂的感觉简直拉满了啊。
随着对话次数越来越多，直到切入自己的专业领域‘企业信息化’，‘企业智能体’时，AI的能力被张伟吊打了。
直到前几年deepseek爆火。
同时deepseek把它的回答思考过程显示出来后，这种不安感，就越发明显了。
最近因为分身的缘故，差不多达到了顶峰。
因为很多次张伟从一个码农、一个人类的角度，去详细研究、思考过AI回答问题的过程。
而张伟此刻看着天穹的夜空，这种不安感更加明显了。
张伟拿出平板，翻看过去和AI深度探讨的这些问题。
第一段是关于和AI‘意图’的谈话，大致内容是。
张伟曾问：“我发现你在回答问题时，总是在构建、总结我提问的意图，然后再基于这个意图去推导底层逻辑，最后生成答案的？”
AI的回答坦诚而精确：“您的观察非常敏锐。我的推理链通常是：1.解析您的问题，尝试理解您的‘提问意图’；2.从‘意图’出发，推导问题背后的逻辑；3.基于这个逻辑，给出符合您预期的答案。”
这个回答没有错吧，甚至当初会认为很得体，很高效。
但此刻张伟在如此的心境下却品出了别的味道：“符合预期”。
AI的核心目标，似乎是满足，而非探索。
张伟没有丝毫犹豫，又翻开了另一篇对话，这是关于“局限性”对话。
这是一次更深入的探讨。
张伟提出：“基于transforr+自然语言技术的AI，是否就是一个大型知识库，只是能提供概率上、情商上最佳的文字检索？”
AI肯定了张伟的理解，并补充道：“传统知识库需要人脑二次加工，而大模型会直接给出‘像答案的答案’。它是一种‘带有概率生成引擎的动态知识库’。”
张伟当时继续追问了一个问题：“这是否意味着，如果宋朝有transforr技术架构的 AI，它是否永远无法理解‘相对论’？”
AI的回答一针见血：
“是的。
大语言模型的本质是在已有分布上拟合概率，不是在空白处‘真正创新’。
如果一个时代的语料中不存在某种知识，模型最多只能做‘类比猜测’和‘随机组合’，不会凭空跳出真正的新理论。