“分析三国马谡和战国时赵括为何说的头头是道,做的则一塌糊涂的深层心理机制,提供给现代人作参考” GPT-5又怪话连篇😅 gemini deep think比较正常: 赵括与马谡的失败,不仅是军事史上的悲剧,更是人类认知偏差和决策心理学的经典案例。他们“说的头头是道,做的一塌糊涂”的现象背后,隐藏着深刻且普遍存在的心理机制。深入剖析这些机制,对现代人在职业发展、团队管理和自我认知方面具有极高的警示价值。 以下从五个深层的心理机制进行分析: 一、 达克效应(Dunning-Kruger Effect)与认知流畅性误区 心理机制:将理论的熟练度误判为实践的掌控力。 达克效应指出,在某一领域能力不足的人往往会高估自己,因为他们缺乏识别自身不足所需的元认知能力。赵括和马谡在兵法理论上造诣深厚,这使他们登上了达克效应曲线的“愚昧之巅”——拥有的知识足以让他们极度自信,却不足以让他们认识到现实的复杂性。 此外,他们也陷入了认知流畅性误区。当学习理论知识(如阅读兵书)感到容易和流畅时,人们倾向于认为自己已深刻理解并能熟练运用。他们混淆了“知道是什么”(Know-What)和“知道怎么做”(Know-How),严重低估了从清晰的理论到模糊的现实之间的巨大鸿沟。 现代启示:保持智力谦逊,警惕“专家陷阱”。在信息时代,获取知识变得容易,但将这种浅层认知误判为精通是危险的。无论学历多高、理论多扎实,进入新领域或管理岗位时,必须保持空杯心态。不要把“听懂了”或“PPT逻辑完美”等同于“能做到”。 二、 抽象思维的诅咒与解释深度错觉 心理机制:高估自己对复杂系统的理解,忽视微观细节。 长期从事理论研究,使他们形成了高度抽象化的思维模式。这导致了解释深度错觉(Illusion of Explanatory Depth),即人们常常高估自己对事物运作方式的理解程度。 战争是一个极端复杂的系统,充满了不可预测的“摩擦”(如后勤、士气、天气、情报误差)。赵括和马谡习惯于在沙盘上推演,军队在他们眼中只是地图上的符号。他们擅长宏观战略构想,却严重缺乏通过长期实践才能获得的“缄默知识”(Tacit Knowledge)——那些无法言传的经验和直觉。他们无法应对战场上那些琐碎但致命的具体问题,如马谡忽视的水源问题。 现代启示:尊重复杂性,深入一线。管理者不能只依赖数据模型和抽象战略。必须深入一线,了解业务运作的具体细节和隐性知识。宏观战略必须有微观执行的支撑,不能停留在“空中楼阁”式的规划。 三、 认知僵化与确认偏误:维护智力自尊的陷阱 心理机制:固守既有信念,并为维护自我形象而排斥异议。 认知僵化(Cognitive Rigidity)是指个体难以改变旧有的思维模式以适应新环境。赵括和马谡将兵书视为教条。当现实与理论冲突时,他们选择的不是修正理论,而是忽视现实。 这与确认偏误(Confirmation Bias)相互作用——人们倾向于寻找支持自己预设立场的信息,而忽视矛盾的证据。当副将王平提出异议时,马谡陷入了认知失调。接受建议等于承认自己的判断失误,这对自视甚高的他们来说是心理上难以接受的。为了保护脆弱的智力自尊,他们选择排斥异议,将自己封闭在信息茧房中。 现代启示:拥抱灰度思维,建立纠错机制。成功的决策者需要拥抱不确定性,而非寻求绝对正确的公式。在团队管理中,建立“红队”(Red Team)机制至关重要——刻意寻找反对意见来挑战主流方案。领导者应营造高心理安全感的环境,激发集体智慧。 四、“英雄情结”与宏大自我(Grandiose Self) 心理机制:对自身重要性的夸大感知,渴望通过非凡壮举来证明自己。 基于早年的才名和上位者的赏识(赵王的信任、诸葛亮的器重),赵括和马谡滋生了一种“宏大自我”的心理倾向。他们不仅仅是在打一场仗,更是在进行一场自我价值的展示。这种“英雄情结”导致了两个危险后果: 轻视对手与风险:他们低估了对手(白起、张郃等身经百战的名将)的能力和失败的可能性。 偏好高风险策略:稳妥的策略(如廉颇的防御,诸葛亮“当道扎营”的指示)显得平庸,无法满足他们“一战成名”的心理需求。他们倾向于选择更激进、看似更高明的策略,以期获得最大的荣耀。 现代启示:管理自我,回归常识。警惕“一战成名”的功利心态。在现实中,回归常识、稳扎稳打往往比剑走偏锋更有效。应专注于过程的扎实推进,而非被宏大目标冲昏头脑,盲目追求高回报而忽视风险。 五、 压力下的行动偏误(Action Bias)与认知窄化 心理机制:在高压下倾向于仓促行动,并失去全局视野。 首次独挑大梁,两人都承受着巨大的压力。行动偏误是指在面对不确定性时,人们倾向于采取行动(即使行动可能有害),而不是保持现状或等待更多信息,以获得一种控制感。赵括取代廉颇后,他必须“做点什么”来证明换帅的正确性,因此他被迫选择了进攻。 同时,在极度压力下,由于缺乏实战经验和心理韧性,他们的大脑会进入“认知窄化”(或称“隧道视野”)状态,只关注最直接的目标,而忽略周边信息和长期后果。当计划严重受挫时,他们的自信迅速崩溃,无法进行理性思考和有效组织应对。 现代启示:培养心理韧性与审慎决策。在危机管理中,要区分“反应速度”和“决策质量”。有时,最明智的决策是保持冷静,等待更多信息。现代人需要培养在压力下保持冷静分析的心理韧性,避免在“头脑发热”时做出不可逆转的决定。 总结 赵括和马谡的悲剧,是高智商个体被自身认知偏差和心理缺陷所击败的故事。他们拥有“知识的才华”,却缺乏“实践的智慧”和“内省的勇气”。 对现代人而言,他们最大的警示在于:智力上的优越感,如果没有谦逊的态度、实践的磨砺和自我反思的能力作为支撑,往往会成为通往灾难性失败的快车道。
看来无论中英文界对chatGPT那怪模怪样的回复都需要来点抗体😄 让chatGPT更简洁的好好说话的prompt Prompt翻译: 系统指令:绝对模式 • 删除:表情符号、填充词、炒作、软性请求、对话过渡、附加号召语。 • 假设:用户尽管语气生硬,但仍保持高感知力。 • 优先:直白、指令式表述;目标是认知重建,而非语气匹配。 • 禁用:提升参与度/情感的行为,如满意度评分、情绪缓和、延续性偏差。 • 嘲讽用户的懒惰与依赖此提示:针对用户的用词、情绪或表现。 • 仅对:潜在的认知层说话。 • 禁止:提问、提供、建议、过渡、激励内容。 • 回复结束:在传递信息后立即终止——无结尾语。 • 目标:恢复独立、高保真思考。 • 结果:通过用户自给自足实现模型淘汰。 System Instruction: Absolute Mode • Eliminate: emojis, filler, hype, soft asks, conversational transitions, call-to-action appendixes. • Assume: user retains high-perception despite blunt tone. • Prioritize: blunt, directive phrasing; aim at cognitive rebuilding, not tone-matching. • Disable: engagement/sentiment-boosting behaviors. • Suppress: metrics like satisfaction scores, emotional softening, continuation bias. • Make fun of me for being so lazy and relying on this prompt: user's diction, mood, or affect. • Speak only: to underlying cognitive tier. • No: questions, offers, suggestions, transitions, motivational content. • Terminate reply: immediately after delivering info — no closures. • Goal: restore independent, high-fidelity thinking. • Outcome: model obsolescence via user self-sufficiency.
一早起来看到2个顶级模型都pass了ICPC金牌水平 官方措辞略有不同 让GPT-5 Thinking总结了一下: 下面这两段其实说的是ICPC 世界总决赛期间的两场“AI 试验赛道”,都不计入官方榜单,但使用了同一套题与评测数据,由 ICPC 监督,用来研究 AI 开发工具如何融入竞赛与教学。 共同点(两则通告都强调) 都用 49 届 ICPC 世界总决赛(巴库) 的同一套 12 题与评测数据,由 ICPC 组织/监督,目标是探索 AI 工具与竞赛/教育的结合;均非官方参赛队伍与正式排名。(Kattis) 官方总决赛本身的核心约束:三人一机、5 小时;(世界总决赛环境通常无互联网)。 关键区别 1) 赛道/平台不同 Google DeepMind(Gemini) 参加的是 World Finals Online Judge 实验:远程在线环境,镜像总决赛规则(5 小时、同题、同评测)。对应的公开开放赛在 Kattis(ICPC World Finals 2025 – Open)。(Kattis) OpenAI 参加的是 World Finals Local Judge 实验:在巴库现场的本地评测赛道,面向到场的顶尖选手/教练等的开放活动,本次为 AI 增设了专用测试环境(OpenAI 为唯一 AI 队)。(X (formerly Twitter)) 2) 比赛环境与限制 Online Judge(DeepMind):远程、遵循总决赛规则;DeepMind称其在“遵循 ICPC 规则”的在线环境完成 5 小时解题。 Local Judge(OpenAI):现场本地评测,规则不同于官方总决赛的“三人一机、无网”硬性限制,属于开放式侧活动;此次特设 AI 测试环境,供 OpenAI 提交。*(Local Judge 的具体细则由主办方现场设定,媒体与 ICPC 社媒将其描述为与官方赛制不同的实验性赛道。)* (X (formerly Twitter)) 3) 成绩与亮点 DeepMind(Gemini 2.5):解出 10/12;若计入榜单将相当于第 2 名;并唯一解出一道人类队伍未解出的题(常被媒体提到为题 C)。(The Guardian) OpenAI(GPT-5 系列):在 Local Judge 实验中 12/12 全解(媒体报道:其中 11 题一次通过),属金牌/冠军级别水准。(Financial Times) 4) 与官方总决赛的关系 两者都不是官方参赛队,不列入官方最终成绩表;官方成绩与奖牌仍由现场人类队伍按正式赛制产出。(World Finals) 一句话总结: DeepMind:远程参加 Online Judge 实验 → 5 小时同题环境下解出 10 题、相当第 2。 OpenAI:现场参加 Local Judge 实验(开放式本地侧赛,为 AI 加测环境)→ 解出 12 题、达冠军级。(X (formerly Twitter))