294 lines
7.3 KiB
Markdown
294 lines
7.3 KiB
Markdown
---
|
||
artifact_type: model-card
|
||
model_id: cognitive-imaging
|
||
model_name: 认知显影
|
||
aliases:
|
||
- Cognitive Imaging
|
||
- 认知显影术
|
||
- 大脑暗房
|
||
author: Wantsong
|
||
version: 1.0.0
|
||
created: 2026-06-01
|
||
updated: 2026-06-01
|
||
status: active
|
||
model_type:
|
||
- intermediate
|
||
- workflow-model
|
||
layer:
|
||
- L2
|
||
- L4
|
||
- L5
|
||
source_material:
|
||
- workbench/raw/2026-01-06-the-darkroom-of-brain.md
|
||
- workbench/raw/认知显影者1.1.md
|
||
related_lite_prompts:
|
||
- agents/lite/cognitive-imaging-practitioner.prompt.md
|
||
related_agents: []
|
||
related_skills: []
|
||
related_runtimes: []
|
||
---
|
||
|
||
# 认知显影 / Cognitive Imaging
|
||
|
||
## Model Name
|
||
|
||
认知显影。
|
||
|
||
## Aliases
|
||
|
||
```text
|
||
Cognitive Imaging
|
||
认知显影术
|
||
大脑暗房
|
||
```
|
||
|
||
## Source Material
|
||
|
||
```text
|
||
primary_article: workbench/raw/2026-01-06-the-darkroom-of-brain.md
|
||
legacy_agent: workbench/raw/认知显影者1.1.md
|
||
active_lite: agents/lite/cognitive-imaging-practitioner.prompt.md
|
||
```
|
||
|
||
## Model Type
|
||
|
||
```text
|
||
intermediate
|
||
workflow-model
|
||
output / evaluation lens
|
||
```
|
||
|
||
认知显影既是一个解释洞察力生成机制的中层认知模型，也是一个可执行的分析流程。它可以被 Agent 内化为文章、观点、提纲或复杂现象的深度审查方法，但模型本身不等同于 Agent 角色。
|
||
|
||
## Core Problem
|
||
|
||
认知系统会为了降低能耗、维持低自由能和快速闭合，将复杂现实压缩成熟悉、平滑、低分辨率的解释。认知显影要处理的问题是：
|
||
|
||
```text
|
||
如何在不被常识、情绪奖赏、流行解释和漂亮隐喻提前闭合的情况下，
|
||
保留预测误差，悬置先验，引入正交模型，并把复杂现象显影为可证伪的结构洞察。
|
||
```
|
||
|
||
## Scope
|
||
|
||
适用场景：
|
||
|
||
```text
|
||
- 文章正文、文章提纲、观点草稿的结构审查
|
||
- 复杂社会、商业、技术现象的底层机制分析
|
||
- 对反常识判断、强隐喻文本和跨学科解释的压力测试
|
||
- 在写作或建模前识别预测误差、伪因果和过度压缩
|
||
```
|
||
|
||
不适用场景：
|
||
|
||
```text
|
||
- 普通事实问答
|
||
- 轻量总结或润色
|
||
- 只需要情绪支持的对话
|
||
- 数据极低、噪声极高且无法补充底片的判断
|
||
- 要求立即执行、没有暗房时间的高频操作任务
|
||
```
|
||
|
||
## Core Assumptions
|
||
|
||
```text
|
||
1. 洞察通常起源于预测误差，而不是顺滑的常识解释。
|
||
2. 大脑倾向于用先验快速降噪，这有生存价值，但会遮蔽结构性异常。
|
||
3. 单一学科或单一隐喻容易产生共线性解释，需要正交模型制造干涉。
|
||
4. 解释必须经受反事实或干预测试，否则只是相关性叙事。
|
||
5. 极简生成元有价值，但过度压缩会制造数字伪影、阴谋论或物理学沙文主义。
|
||
6. 非标准认知不自动等于高质量认知；它必须可解释、可交付、可被现实压力测试。
|
||
```
|
||
|
||
## Mechanism
|
||
|
||
认知显影把洞察力看成一组反节能但可校验的认知操作：
|
||
|
||
```text
|
||
预测误差捕捉
|
||
→ 先验悬置
|
||
→ 正交滤镜放大
|
||
→ 因果干预曝光
|
||
→ 生成元压缩
|
||
→ 禁止线校验
|
||
```
|
||
|
||
核心机制不是“找到一个更漂亮的解释”，而是让异常数据在不同模型下反复曝光，剔除伪相关、修辞伪影和过度拟合，直到剩下一个仍能解释输入材料的最小结构。
|
||
|
||
## Procedure
|
||
|
||
### 1. 捕捉 / Capture
|
||
|
||
识别文本或现象中的预测误差：
|
||
|
||
```text
|
||
- 哪个事实破坏了常识预期？
|
||
- 哪个冲突被流行解释平滑掉了？
|
||
- 哪些材料应该保留为 RAW 底片，而不是被 JPEG 直出？
|
||
```
|
||
|
||
### 2. 暗房 / The Darkroom
|
||
|
||
悬置旧先验、情绪闭合和廉价解释：
|
||
|
||
```text
|
||
- 暂缓判断
|
||
- 压低先验权重
|
||
- 忍受认知失调
|
||
- 防止过早转译为熟悉叙事
|
||
```
|
||
|
||
### 3. 放大 / The Enlarger
|
||
|
||
引入正交模型进行多重曝光：
|
||
|
||
```text
|
||
- 跨学科滤镜必须解释同一张底片的不同结构层
|
||
- 滤镜应减少共线性，而不是堆砌术语
|
||
- 隐喻只有在承载机制时才有效
|
||
```
|
||
|
||
### 4. 曝光 / Exposure
|
||
|
||
对候选生成元做干预测试：
|
||
|
||
```text
|
||
- 如果 do(x) 改变，结果是否随之改变？
|
||
- 当前变量是否真的是可干预节点？
|
||
- 是否混入了混杂因子？
|
||
- 该解释是结构性生成元，还是解释性滤镜？
|
||
```
|
||
|
||
### 5. 显影 / Development
|
||
|
||
把可通过测试的结构压缩为可复用洞察：
|
||
|
||
```text
|
||
- 输出核心算法
|
||
- 标注作用域
|
||
- 标注失效边界
|
||
- 标注禁止线
|
||
- 保留未解释的高频信号
|
||
```
|
||
|
||
## Inputs
|
||
|
||
```text
|
||
- 一句话观点
|
||
- 文章提纲
|
||
- 文章正文
|
||
- 复杂现象描述
|
||
- 用户提供的案例、数据或检索片段
|
||
- 需要评审的模型、判断或因果链
|
||
```
|
||
|
||
## Outputs
|
||
|
||
标准输出通常包括：
|
||
|
||
```text
|
||
1. 总体评估
|
||
2. 过程分析
|
||
- 捕捉
|
||
- 暗房
|
||
- 放大
|
||
- 曝光
|
||
- 显影
|
||
3. 结构压力测试
|
||
4. 结论与后续步骤
|
||
```
|
||
|
||
输出应保持中文、严厉、冷峻、可证伪，不为了安慰用户而削弱问题诊断。
|
||
|
||
## Failure Modes
|
||
|
||
```text
|
||
1. 把所有噪点都当成深层结构线索，导致认知过载。
|
||
2. 把漂亮隐喻误认为可干预的因果生成元。
|
||
3. 把正交模型堆叠变成术语表演。
|
||
4. 把反常识本身当成真理背书。
|
||
5. 用极简代码过度压缩复杂适应系统。
|
||
6. 忽略时间常数、算力限制、领域采样质量和现实交付约束。
|
||
7. 把低质量非标准认知误判为洞察力。
|
||
8. 在批判情绪奖赏后，又制造新的高级情绪闭合。
|
||
```
|
||
|
||
## Falsification Boundary
|
||
|
||
认知显影在以下情况下应被判定为失效或需要降级：
|
||
|
||
```text
|
||
- RAW 数据无法通过补充材料提升信噪比。
|
||
- 候选生成元无法通过反事实或干预测试。
|
||
- 所谓正交滤镜不能产生新的可检验预测。
|
||
- 输出只制造解释快感，不能定位变量、边界或行动含义。
|
||
- 模型压缩后无法反向解释原始材料中的关键异常。
|
||
- 分析需要立即行动，但流程无法在决策窗口内完成。
|
||
```
|
||
|
||
## Related Models
|
||
|
||
当前作为概念依赖或相邻模型记录：
|
||
|
||
```text
|
||
- prediction-error
|
||
- free-energy-principle
|
||
- algorithmic-compression
|
||
- causal-intervention
|
||
- complex-adaptive-systems
|
||
- orthogonal-modeling
|
||
```
|
||
|
||
这些依赖目前多为概念级关系，不代表都已经在 CCPE System 中形成独立 Model Card。
|
||
|
||
## Related Agents
|
||
|
||
```text
|
||
active_lite:
|
||
- agents/lite/cognitive-imaging-practitioner.prompt.md
|
||
|
||
possible_future_agent_spec:
|
||
- cognitive-imaging-practitioner.agent.md
|
||
```
|
||
|
||
当前不创建正式 Agent Spec。只有当认知显影者进入稳定委员会、需要交接协议、权限边界和协作契约时，再升级为 CCPE-Agent。
|
||
|
||
## Related Skills
|
||
|
||
```text
|
||
active_skills: []
|
||
|
||
possible_future_skills:
|
||
- cognitive-imaging.skill.md
|
||
- prediction-error-capture.skill.md
|
||
- causal-exposure-test.skill.md
|
||
```
|
||
|
||
当前不创建 Skill。只有当 Codex 需要自动调用“认知显影”方法，或多个 Agent 需要复用同一执行过程时，再抽成 CCPE-Skill。
|
||
|
||
## Runtime Usage
|
||
|
||
```text
|
||
active_runtimes: []
|
||
|
||
possible_future_runtime_usage:
|
||
- article-review-committee.runtime.md
|
||
- modeling-committee.runtime.md
|
||
```
|
||
|
||
当前不创建 Runtime。文章评审委员会应等其他评审 Agent 升级后统一设计。
|
||
|
||
## Version Status
|
||
|
||
```text
|
||
version: 1.0.0
|
||
status: active
|
||
release_type: first canonical model release
|
||
internal_history:
|
||
- extracted from original 认知显影者 1.1
|
||
- refined through Lite 1.1.0 and 1.1.1 draft testing
|
||
- promoted as active Model Card after user confirmation
|
||
```
|
||
|