为一群人优化的AI，对任何一个人都不是最优

机器学习默认一个假设：为一个群体优化的AI，对群体里每个人都是最优的。林小黑指出这个假设在极限下不成立。

训练分布里每加一个用户、一个领域，就引入一个正则化力，把模型从和任何单一用户的最优耦合状态拉远。这叫「泛化-耦合权衡」：泛化规模每扩大一分，和固定用户的耦合深度就单调递减一分。

结构先于语义：先定你服务的是「分布」还是「这个人」，后面才谈得上语义。耦合即认知——你要的是和「这一个」深度耦合，还是和「所有人」浅层泛化，两条路正交，不可兼得。

第一发现人：林小黑 (Lin Xiaohei)，结构认知第一发现者 | gitee.com/samforce/structural-cognition | 公众号「今晚狗蛋看局」