AI转换、规则复杂度、涌现扬弃、变易不易、天道人道

ChatGPT其它 AiGC追踪用户工程与建议多种分享方式多种交流方式多种用户加工方式多种便洁操作方式这是一种合比特，这种合比特蕴含了一种规定性也就是画个圈圈，这种规定性有其否定性也就是圈圈之外 AI 大有作为，AI 在圈圈之外还能画圈圈，凡事规定性必然有其否定性也就是不知道能画多个圈圈，合比特就是对各种圈圈的巧妙组合，比如打游戏这事一个圈圈，体育运动这也是一个圈圈，合比特巧妙结合圈圈，也就是羽毛球游戏，篮球体育运动游戏，赛车运动游戏；特殊职业是一个圈圈，打游戏是另一个圈圈，合比特巧妙结合两者，刺客游戏，鬼神游戏，模拟游戏等；AI 能画出未知的多个圈圈，而未知的多个圈圈也能巧妙结合起来-合比特；现在 AI 界限之外的企业画出圈圈可能会掌握先发优势，每个圈圈提供多种服务，每个服务不妨当作一个交换，交换改进明显也有优势，也就是提高交换综合效率…或者找到新交换又或者找到本土没有的交换…如果 ChatGPT 是一个科技浪潮（圈圈）的话，那么后面还有多个 AI 领域的浪潮…服务能不能衍生多个机会，时间成本和机会成本在可接受范围，也就是服务引发的连锁创新性

基础性规则具有复制，稳定，精确的特征，火车，马车，汽车，飞机存在共同的规则，这些规则存在的时间大几千年甚至更长时间说明比较稳定，这样的规则往往被大规模复制使用，时间会让规则发生范式转变，但在大规模复制背景下，事物背后的规则还大量存在，规则被以一定精确程度复制，生生不息，这种规则具有这三大特点，我称之为基础性规则，基础性规则被随意组合成各种规则，形成系统…当基础性规则失去三大特点的时候可以认为该规则进行了范式转变，一般情况下应该是规则的规定性与其否定性，衍生出无数种合比特，这些合比特包含了这种基础性规则

AIGC不妨扩大一点看成AI转换，比如AI各种估价是一种AI转换，AI各种精密计算是一种转换，又或者其它AI转换都是为了提高交换效率，AI转换有其规定性和否定性，AI转换这个词太抽象了，不好找到它的否定性，比如非AI转换，这也太泛了，我想找到的是在AI这个前提下不涉及转换的，如果把AI转换涉及到的所有过程都当作AI转换一部分，AI转换直接的否定性真的不太好找...但是有一点思考是AI改进，还原，精确，复制，均衡。AI转换的改进还原帮助AI转换更好的适应环境辅助人类工作，AI的精确就是与人类合作，合作效率的提升，沟通精确，计算精确，或其它精确，AI转换的复制代表了AI转换的繁殖能力，不妨简单看一点，全世界多少人用到了这款AI转换的能力，这款AI转换可能会被用于很多其它产品中，所以全世界多少人用到这个AI转换的能力还是挺合适的一种观察方式。当然，我不是说统计啊，统计肯定需要人统计，这是统计工作的事情。AI转换均衡也就是AI整体，涉及AI转换的所有节点相互协作均衡化，使之效率达到一定或者更高的程度......AI转换不妨进行一下分类比特：AI个体转换，AI整体转换，个体和整体也是一个程度的问题，分类比特和全比特同样也有一个程度的问题，就像规则也分强弱才能进行扬弃化......比如汽车是一个个体，但是这个个体是由更小的个体组成的，多个汽车的个体可以看为一个整体，这个整体同样也可以看成一个个体，这个个体和周围交通路线与自然资源，地势地貌，气候又间接构成了一个整体，所以个体整体是一个程度的问题，也就是AI能做很多事情，AI个体转换效率的提升，AI整体转换的效率的提升，AI系统转换效率的提升，个体可以是系统，整体也可以看成一个系统.......也就是AI提高各种交换效率，建立新交换提高效率，抛弃和整合老交换提高整体效率，提高已有的交换效率......交通路线，自然资源，地势地貌，气候，货币金融制度，贸易网络，各种制度比如行政管理制度，法律法规，国际关系等构成一个整体……说的有点空大了

用户加工，用户反馈，用户交流（...想象创造万物），用户交换（共享），用户操作-改进-还原，用户自管理（资源获取-运营-分析-增长），用户自规则，结构，系统，无逻辑（规则的一种表现形式，这种无逻辑有其完整性和独立性），用户自服务，资源（人、事、自然资源、或其它）流动性与层级性/时间性与空间性......所有的这些比特自身的规定性与其否定性衍生出合比特（否定之否定比特），合比特完成后可简单看成一种分类比特，也就是产品/服务或许应该考虑上面那些比特规定性与其否定性的衍生，考虑到这种衍生的一直持续，创造相应规则、工具或其它让这种现象发生并延续....流动性，层级性，时间性，空间性包含了自身所有比特（可能），当流动性被规定后，这种流动性就是一种特殊的流动性，是一种具体的可执行的流动方式...这种规定性的流动性只是流动性的一种....以此类推层级性，时间性，空间性也可以被加以规定到自身否定性....日本长期零利率低利率辐射到大概所有行业，导致各行业对时间/机会不敏感（就好像少了一只助推的手或者这只手虚了）这种不敏感可能导致创新减少，一定时间内新产品，高含金量产品产出减少，所有行业的这些减少不妨看作各种机会减少，各种机会的减少影响人的心态，比如不敢创业，不敢结婚，不想买房或其他，这些心态或者这些短暂性的心灵意象衍生出的合比特有一种可能就是老人被当作发泄的对象，相对来说老人是弱势群体，至少大部分老人是弱势群体（猜一下 90～99%），这些负面情况肯可能还会影响到各种老产业（存在时间长的），比如各种需求减少影响产业改进，维护的进度…

设计模型动作建立动作帧，第一帧和最后一帧，粗略设置得到一个僵硬的动作，AI 基于物理进行演算使动作变得顺滑，模型不同部分可以设置不同重力权重，AI 加物理演算使模型更有肉感，AI 加物理加部位带物理权重使模型动作更真实，3 加或多加的元比特，反比特，合比特，卡卡西比特，无逻辑比特（一般无逻辑应该是非物理的吧…）使模型能做出多种复杂动作…3 加/多加类比，比如视频里面的人物动作与动作帧类比，文字描述与动作帧类比，把这些类比数据喂给 AI，使 AI 能根据视频里物体动作生成动作帧作用于模型…文字描述的动作生成动作作用于模型…基于图片预测动作作用于模型…又或者基于视听触生成动作作用于模型，多加类比，生成 3维特定场景，文字描述类比 3 维场景，AI 基于类比数据生成特定三维场景，视频/图片描述的场景类比三维场景，AI 基于类比数据生成特定三维场景…以此类推 AI 加物理加物理权重加类比生成较为真实的视听触资源…AI 加物理-权重加类比生成相应特效资源…有没有一种可能，这些东西还可以映射到现实中基于 AI 的物体，使物体综合效率提高，比如节能，稳定或其它…AI加行业经验-权重-其它类比应用于各行业场景中…感觉这些好像都能结合 chatGPT 这个助手结合各种生成能力，帮我生成比特并提供分类比特和工程建议或其它建议……AI 经验权重类比chatgpt 可能自身有其规定性和其否定性衍生出更多的东西…这些东西重塑人类心灵意象衍生出各种合比特（虚实结合：行为，心理，经济，消费观…现实中物体，规则/结构/系统性东西）……ChatGPT 能力增强也大有可为……比如时事性，及时性，精确性和专业性等等，ChatGPT 所在的所有能力的增强还有与 ChatGPT 有关系的各种事物能力的增强/改进…各种能力增强的 ChatGPT 应用于各行各业，比如各行业专业建议，对用户比如人进行扫脸/身体部位/全身识别辐射到手机提供服务，健康检查推测犯病风险及其健康建议，对排泄物进行观测并提供合适的健康建议或其它建议清洁，嗅觉建议，这也是 ChatGPT 一种能力增强…应用到所有职业，提供各种专业服务并引发服务的连锁创新，全 AIGC服务加 ChatGPT 变成一个服务，用于资源生成，建议，工程建议，并与工程工具链接形成一整套服务，应该辐射到屏幕大好操作的设备上，这样好操作工程进行改进，这也是一种能力增强，ChatGPT 链接 ARVR 也是一种能力增强并应用于各行各业，维修指导及其指导之外一定范围内建议……推荐各种基于用户的有用的个性化信息，可能需要先追踪用户及其相关信息，然后有存储，整理，分析及其它的各种服务，看成一种服务，ChatGPT 整合了这种服务，能提供各种有效的个性化建议，这也是一种能力增强，ChatGPT 文转语音建议应用于需要用户听觉处理的场景中，这也是一种能力增强，ChatGPT 辐射到所有领域具有相关规定性与其否定性衍生出各种合比特，有些合比特是各种服务，ChatGPT 及其相关能力增强使得这些服务能真正落地，有些服务不可能可能不是真的不可能，也可能与服务能力弱需要增强有关然后引发各种服务的连锁创新性，能力增强与社会重组适应新服务，一方面直接辐射使用特别在 c 端这块可能性比较大，一方面能力增强进行辐射，有些服务能力增强加社会各方面重新组织并适应，这种情况这些服务那么就需要消耗不少时间和大量时间去磨合，做技术经验积累，潜力巨大一般都有可能，看辐射范围，辐射范围大应该值得做的

光打进水中这个现象可以看成规则涌现和规则变强，光打入水分子中人类看不见，光打入由无数水分子构成的水中人类看见了，无数水分子构成水这个现象或许是涌现了新规则让光发生折射，又或许是水分子自带的规则因为汇聚变强的原因，折射的光进入眼睛被人类感受到了，人类视觉能接收这样的信息，一粒光子打入眼睛中，光子的规则强度刺激眼睛视觉感受器，感受这个规则的强度没激发人类接收到信息，无数光子汇聚成强度更强的规则打入眼睛中，视觉感受器这个规则感受强度变强使得人类视觉激活，感受强度有个均衡状态，一粒光子的规则强度和感受强度无法激活视觉，当光子汇聚，感受汇聚，光子/感受规则强度变强/涌现出新规则同时发生，使得视觉激活，如果一粒光子让感受器激活视觉，人类在大世界中会被闪瞎眼睛…相同的规则变强会发生涌现和扬弃现象，比如水分子汇聚涌现出新规则并隐藏自身一些规则，水与水分子既有相同规则表现，也有不同规则表现，不同的规则具有强弱的问题，相同的规则之间同样具有强弱的问题，AI 同样具有自身规则涌现和扬弃现象，或者说万物具有涌现和扬弃现象，比如基因层面，又或者显隐基因现象…

感觉还可以加个…基于类比数据对 AI 绘画进行分层处理成结构化文件并能用于工程工具中，一张绘画类比多个绘画层，把类比数据喂给 AI，有没有一种可能，基于多种类比数据喂给 AI，类比同样具有强弱问题，有浮于表面的类比，也有深度类比，自身规定性与其否定性有个问题是画个圈圈及圈圈之外再画圈圈，合比特让圈圈扩大……这种圈圈扩大是有规定性的，这种扩大的过程是有规定性的，不是说扩大后的自身（当然具有规定性），少了扩大的过程无规定性的一种考虑或其它…自身否定性与其规定性太有逻辑性了，大概少了无逻辑性的美感吧，还可以进行组合类比，文字图片视频或其他结构化比特/规则比特组合成一个组合比特类比视听触资源；又或者一种结构化比特/规则比特类比组合视听触资源…把然后把类比数据喂给 AI…

ChatGPT 自身多种能力（可能需要喂多种类比数据一对一，一对多，多对一）又或者 ChatGPT 整合多种 AIGC 的能力（借用各种 AIGC 的能力和其他服务的能力进行服务融合并整合工程服务/资源整合服务），卖模型使用期限权是一方面，基于模型创建平台链接 c 端用户，辐射到宇宙任一角落掌握先发优势，某C端产品主打上滑下滑分类比特的特点，共享交换，交流比特，工程资源分享，规则资源分享，用户能分享的一切的分类比特，这些服务能力辐射到这个产品中，而且这些服务的每一项都提供多项冗余服务，而不是简单做个服务，比如共享交换就有多种存在形式而不是只提供单一形式，保证各项服务具有鲁棒性。C端产品基于ChatGPTAIGC其它服务这种合比特目的为了方便用户提高综合效率（加工，反馈，交流，操作，改进，还原，自管理，自规则，自服务，资源四大性）并辐射到用户心灵意向中（考虑怎么提高用户心灵意向综合效率），一个用户的心灵意向就是一个世界，让用户方便表达自己的世界，并引导这个世界辐射到上下滑C端产品中成为上下滑的分类比特的一部分，也就是让大千世界成为上下滑分类比特的一部分，主打上下滑的产品，上下滑分类比特方便用户共享交换交流，这只是这款产品的很小的一部分也是最重要的一部分，这种分类比特是短长视频，图片，文章，工程，旋律各种各样的结构化数据。其它部分可以多想啊，类似于github提供所有职业工程资源/规则资源、分类比特资源服务，类似于专业工具对各种结构化数据，工程进行加工的服务，AI提供分类比特/建议服务及其合比特衍生服务。这是一款超级整合的C端产品或平台，极大提高用户注意力质量，用户只需构建自己的世界而不用花大量精力去做准备：各种工具下载，各种资源下载，各种教程下载，找各种工程借鉴，找各种提高工具能力的插件或其它，各种搜索或其它。比特（元反合无逻辑卡卡西）类比（元反合无逻辑卡卡西）比特，把类比数据喂给 AI。规则类比规则，结构类比结构，喂给 AI 形成比特联系，AI赋能产品。有没有一种可能，直接类比：猫-猫，狗-狗，这里的猫狗是任意形式的结构化数据或者比特，对照类比形成异同：猫-狗，以此类推：比特（元反合卡卡西无逻辑）（直接/对照/其它）类比（元反合无逻辑卡卡西）比特…我说的类比是一种广义的类比，比如猫这个字类比现实中的猫，而不仅仅是两只不同品种的猫类比，这种类比也是对照类比形成异同，类比除了形成异同还能形成联系或其它，猫-猫直接类比形成联系，猫-猫对照类比形成异同，猫-狗同理，但是一般猫-狗不会用来直接类比吧…

规则复杂度越高的产业技术复杂度越高，影响整体经济复杂度越深，规则复杂度越高说明合比特圈圈越大，圈圈越大说明衍生出合比特的规则越多且复杂，也就是简单规则的自身规定性与否定性不断衍生出众多合比特，且合比特越来越复杂，一个国家看某些产业规则复杂度很高，这种规则一定有一条进化路线，也会涉及到众多产业甚至毫不相关的产业，也就是这个国家想发展这些产业是不难的，因为这个国家已经发展出建立在众多规则之上的规则的产业，有没有一种可能规则相似度问题，一个规则复杂度超高的产品，然后有另一个规则复杂度也很高的产品，然后它两的规则相似度很高，那么这两种产品相互转化的成功概率就越大…企业自身拥有的规则复杂度

日本泡沫经济破裂后进入平成大萧条时期，人们的心灵意向的一部分辐射到了机会少，压力大等感觉中，所以导致大部分人不敢冒险趋于选择稳定策略，也就是不敢创业，不敢搏机会，不敢做一些大胆选择等等，这些心灵意向并没有因为零利率低利率而改变，零利率虽然减轻各行各业压力，刺激创业就业增加机会，但是起到了反作用，也就是企业丧失了时间/机会敏感度，导致创新活力下降，新产业没跟上，老产业暴雷，加剧了负面的心灵意向…可能也许并不是零利率的锅只是选择的时间不对，想一下这种情况，遍地是机会，针对特定人群使用零利率甚至负利率，比如大学生创业，给免费创业启动资金，我不免费给启动资金，我叫你过来贷款，对大学生这种人群实行负利率政策，大学生贷的越多（有个界限）拉的时间越长对大学生越有利，那么我用资金交换了创业者的时间/机会成本，大学生贷的款必须用于创业方面不然就违反了协议，这个时期因为遍地是机会，有勇气和冒险精神的人这不得去试一试，政策上已经不断拉低了创业或其它方面的风险了，也就是交换时间/机会成本，删选拥有冒险精神的人，所以感觉并不是零利率的锅，只不过用的时间不对，只不过可能没有建立分类比特进行贷款…利率维持在平衡状态增加企业压力刺激创新，这也是在辐射一种心灵意向，心灵意向不一定需要通过利率辐射，可以有多种辐射方式，比如类比辐射，在遍地是机会的时间，负利率交换特定人群时间/机会成本，删选冒险家，用类比或其它辐射到人们心灵意向中，进一步刺激活力和创新…

分子原子自身是可看成一种合比特，分子原子具有层级性，流动性，时间性和空间性或其它，大量分子原子可能聚集也可能扩散，也就是合比特的规定性与其否定性，比如，聚集先看一种正正合（反反合），相同规则的分子/原子聚集出现合比特（整体涌现新规则，扬弃某些规则），扩散同理。其实正正合（反反合）也没逃离正反合，因为忽略了四大性的规定性和否定性（层级性，流动性，时间性和空间性），所以正正合也就是分/原子聚集、扩散，规则强度增强全方面考虑其实是正反合的说法更合理，正正合不太合理（但直觉上原子分子聚集像那么回事）。。。一个水分子和另一个水分子因为四大性（+其它）的不同，它俩综合来看是不同的合比特，只是规则相似度高，容易互相转化或替代或其它，当我们谈论规定性与其否定性的时候已经在谈论规则了，或者说全程都在谈规则，自在之物离不开规则但不是规则，细胞，组织，器官等都存在规则，规律…或者说细胞，组织，器官是自在之物的表象，规则是对表象的抽象又或者对共同心灵意象的抽象或其它

人工智能落后可能意味着生产效率落后，市场各方面竞争力下降，相对而言各方面交换（低高含金量）减少，交换减少到一定程度，组织就会出现负反馈循环，内部矛盾突显，外部影响（各种类型）是压掉内部爆发的最后一根稻草…外部内部交换维持在一定程度保持稳定，均衡提高效率，交换增多组织繁荣，交换减少组织衰败（对等不对等交换都有相应的作用，没有优劣之分）

规则低效率转化为规则高效率，流动性、层级性、空间性、时间性被加以规定目的是为了让流动性低效率转化为流动性高效率，以此类推....还有就是四大性相互转化也属于规则转化，目的是为了提高综合效率......，对于交易，全球资源有些资源无法直接交换（不能搬运或难以搬运）属于低流动性资源，为了提高各种商品资源的流动性效率（交换效率属于流动性一种）就发明了纸币这种流动性高的，当纸币依然无法解决某些资源流动性效率的时候，就发明了各种金融工具提高资源流动性向高效率转化，其实也是规则发生了改变，再比如人类流动进入各行各业，每个地区每家企业对流动性加以规定成人员特有的流动方式，这种流动方式加上让人类遵循某些规则然后转化成各种职业人员，，也就是流动性伴随着资源转化（人类转化成各种职业人员），流动性转化与资源转化或其它这种合比特也是规则转化的一部分。视听触转化也是规则转化的一部分。综合生产力提高也就是规则低效率向规则高效率转化的过程。那为啥不是规则改变呢，为啥要说成规则转化，因为规则转化大概比较顺口吧。比如一个场景：文字转语音，视觉转听觉，也可以说成文字改语音，视觉改听觉，感觉在场景上转化一词更适合说明,转化这个词意味着性质改变，规则变化，变化这个词有点泛了的感觉。规则改进、规则范式转变或其它我把它们都看成规则转化，规则改进意味着转化的程度不深，范式转变意味着转化的程度很深甚至整个规则里面的细节都可能是全新的....有没有一种可能，颠覆性产品需要范式转变，产品改良需要规则改进....总之全世界的变化可看成规则向高效率转化的过程，比如社会重组，社会增强，社会复杂度....不同类比类型也可以进行规则转化，也就是规则向高效率转化，或改进或范式转变，或其它...颠覆性产品需要范式转变，但是范式转变不一定产生颠覆性产品…颠覆性产品可能同样需要考虑通用性，扩散性，连锁创新性，也就是产品能应用于各行各业传播速度快并且产品自身否定性与规定性能衍生大量合比特，产品能与各种服务或其它组合成各种各样的服务，有简单组合和深度组合，深度组合可看成一个合比特，发生扬弃和涌现现象，简单组合可看成缝合怪没有一体化，抖音是现象级产品吧好像不具有颠覆性…也就是规则改进，颠覆性产品会让社会重组，增强，复杂度变高，颠覆性产品需要四大性和其它来执行颠覆…现象级产品颠覆的程度不高…

有没有一种可能 AI 工程稳定变化的经验数据使人类用嘴去做事，几乎不怎么需要动手去做，也就是人类连对工程微调都省了，AI 根据全人类在各种工程的对生成式数据进行微调，收集微调数据（感觉这也是一种稳定变化的数据），对微调数据进行各种加工，最终使人类完全基于 AI 工程服务（各种服务包含轻重工业，机器人从事生产活动）整合经验微调数据用嘴做事，只需要用嘴告诉相关 AI，然后 AI 负责协调其它 AI/机器人/服务/其它，把嘴上说的事情完成而且还让人类满意连微调都省了，比如做一个打斗动画告诉 AI 怎么做，AI 自动完成打斗场面，然后当然还提供各种分类比特建议，比如提供多个打斗视频又或者多种打斗风格又或者多种打斗场景，也就是在打斗这一任务中需要的所有元素，AI 基于微调数据帮助完成一个满意的，然后提供了非常丰富的选择释放人类想象力，总之就是人类用嘴做事几乎不动手，AI 实现用嘴做事所需的所有因子，这是一个合比特有其自身规定性和否定性，有没有一种可能，一种否定性是：只需要给 “AI 做事”传达一个模糊的概念比如：干活，然后“AI 做事”完成这天的所有任务，“AI 做事”领域上的各种因子变化也在这天的任务之中…实现“AI 做事”现实中成本太高可以考虑在虚拟世界中实现，成本降下来了，稳定，精确，效率挺高就可以辐射到现实中看看效果…

与用户互取所有价值应该体现了先发优势的价值，比如时间/空间规定性价值，用户反馈/提问/改进/加工/数据/自营/各类比特价值，最重要的应该是企业与用户的交换价值，企业与用户交换数越多并且交换含金量高，综合交换效率高，用户就越离不开应用，非必要不限流是用户与企业较好的一种交换方式，就像 YouTube，b站，抖音等感觉不应该只盯着几个头部up，应该尽量辐射到所有人，辐射规模越大应该越容易涌现出优质up，企业内部组织也得与时俱进进行改良，这样感觉才能更好的进行辐射…企业应该考虑怎么与用户进行深度交换，交换深度/广度，辐射规模这些程度与其他提供相似服务的企业类比具有较大优势，用户依赖程度应该更高一点，也就是交换深度加上同行衬托…所有价值的前提应该都离不开交换因子，当各种交换因子越多，就越容易产生各种创新合比特（合因子，合题），有没有一种可能多模态 AI 叫作多交换 AI 更好，因为先有交换，才有与之相关的综合交换效率，比如一开始是非常粗糙的交换（当前时间空间界限的核心交换），为了提高综合效率围绕这种交换出现各种创新衍生大量合比特，而这些合比特也是交换，然后形成了供应链和生态链，也发生了核心交换转移的现象，创新好像多了一条出路就是寻找并制定各种交换到交换落地，然后瞎猫碰上死耗子涌现出创新合比特

AI 对现有交换所辐射到的规则进行改进/范式转变，交换的本质没变，交换的效率得到提高，又或者对现有交换进行整合AI 改进/转变，又或者对交换进行重混 AI 为其赋能，总之有多种可能可以随意想象比如抛弃交换等…其实也好奇未来交换是什么，在现有交换下新生的交换有哪些，AI 是一个合比特这是一个交换，这个合比特的规定性与其否定性会不断衍生诸多的合比特，这些合比特里有老的交换本质，整合交换本质或其它，也一定会出现新交换本质，产生的大量新老交换本质发展到一定阶段可能会发生（限定时间空间）核心交换发生转移的现象，AI 通用性扩散性连锁创新性改变各行各业/社会方方面面，也就可能会发生新经济现象改变现有经济规则，有些政策围绕经济制定也会随之改变-新政策，AI 做事这个泛概念的合比特可能包含新老交换本质，其实不管什么交换应该先让交换落地辐射到宇宙任一角落，这样的交换就与全球或大的局部产生联系，这样的联系就可能产生某种影响或蝴蝶效应，然后围绕这个合比特（包含合比特自身）衍生出大量合比特…比如对模型微调这是一种新交换本质，又或者对模型建立分类比特这也是新交换本质，又或者全比特…围绕模型进行元反合无逻辑卡卡西这里面可能也有新交换本质，这还只是 AI 模型层衍生的各种合比特，比如以上的描述也可以辐射到算力层，平台层，中间层，应用层然后衍生出的合比特中有新交换本质，一方面对老交换本质大幅提升交换效率，一方面抓住能抓住的新交换（根据自身规则复杂度和相似度去抓），如果新老交换本质中企业拥有的交换种类数量，这些交换辐射范围广，有其通用扩散连锁创新性，那么应该算是核心交换吧，有核心交换转移/新核心交换敏感度感觉也挺重要的…算力算法数据这是一个合比特，一般互联网自身规则复杂度和相似度上的规定性造成了围绕这个合比特开展业务，但是这个合比特的否定性也有新老交换本质和核心交换转移，新核心交换，有这些现象，但是一般互联网企业感觉也不会考虑合比特之外，因为规则相似度不高复杂度也不低失败可能性比较大…而且这个合比特本就是不断衍生的，这里面的核心交换互联网企业也未必能全部抓住或者抓完…，这个合比特与其合比特之外的新老交换可以进行整合，也就是根据自身复杂度相似度找到交换业务最好是核心交换业务，然后与合比特之外的业务进行合作，这种服务融合如果发生涌现扬弃现象可能就是一种新合比特…算力/平台/模型/中间/应用层同样是一个合比特吧，上述描述可能也适用于这个合比特。而且这个合比特也有局限，有自身否定性规定性，这个合比特可能也会发生改进和范式转移现象，我觉得新老交换本质不能被提出的概念五层界限了，如果有这五层概念，然后围绕这五层，感觉有时应当适当把这五层抛弃，然后去感受新的东西可能也是比较好的思考方式，AIGC 可能交换本质没变但大幅提高了交换效率，这里面如果交换深度足够深，用户依赖程度高，可能也有核心交换，这是一种老交换本质，肯定还有新交换本质等着我们去发现…AI 做事可能就是一种新交换本质

变易：宇宙万事万物都在变化没有静止不变的。不易：宇宙万事万物随时在变，可是却有一项永远不变的东西存在，就是能变出来万事万物的那个东西，却是不变的，是永恒存在的。简易：宇宙万事万物都在变，当我们了解一物/一事的理象数后，就能根据经验算出这一物/一事变化的方向，知道这一物/一事原理和道理，那么对这一物/一事较为了解后就觉得平常简单了，比如一个苹果的味道有其理象数，我把理象数称之为规则现象程度，苹果味道由酸甜涩等诸多味道元素，味道就是现象，这个现象的背后有其原理道理规则，这个现象有数的问题，比如甜味元素含量占比较多也就是程度较高就会觉得这个苹果很甜，以此类推就是苹果的各种主要味道酸酸甜甜的，酸涩的，涩的，甜的等，也就是数/程度的变化引起象/现象的改变，现象变化的背后有其原理/道理/规则在变动，甜味元素程度变高导致现象感觉很甜，规则就是甜味元素在此刻时间空间上分布占比多。苹果口感这个现象比如脆的，蓬松的，可能是苹果的组织结构的程度不同，组织结构程度紧凑就较为脆，反之较为蓬松，这种数象理的不同也影响了其它数象理的不同比如味觉的数象理，也就是一物一事程度现象规则程度的变化会引起其它物其它事的变化。当了解一物一事的规则现象程度后就能根据经验知道它的发展方向，比如一根绳最下方有一个一定重量的球这一个整体在摇摆，摇摆有幅度/程度/度数的问题，一般情况下是左右摇摆到摆幅减小到静止的规则现象程度的变化，还有就是超过一定幅度/程度/度数，摇摆转变为自由落体的现象，也就是到一定程度变化后，现象改变，规则也改变了…易经可能是经验哲学不断有人为其打补丁虽然可能很多年没打补丁了，它根据经验总结万事万物的变化，推断一物一事的变化方向，当前时空这种变化方向及其影响其它物/事变化，比如做某件事你处在时空/位置/层级/关系/其它等综合考虑，做这件事对自己的成功率高还是低根据几千年经验总结帮你算一卦高了还是低了…虽然易经很多年没打补丁了，够用还是不够用也不知道，现在推算率低了，低了多少不知道，总之可能还是够用的，易经我只看了基本概念，所以不太清楚，但是感觉易经是需要打补丁进一步完善的可能大概…

2023 年投资靠谁加杠杆？宏观杠杆率 273.9%，居民杠杆率 62.4%，政府杠杆率 49.7%，企业杠杆率 161.8%，居民杠杆上不去老百姓不愿意借钱对未来收入信心不足，企业杠杆负债率非常高能不能挑大梁不好说，只有政府杠杆率（中央加地方）比较低，政府加杠杆使今年 gdp 保持一定增量，政府能动用的钱差就是政府拉动今年经济增长的动力也许…还有外贸订单交换量，或企业设备更新升级上的投资融资活动，但是托底可能需要政府加杠杆，可能考虑到万一暴雷的情况，负债高暴雷的情况比负债低暴雷严重，负责高暴雷的几率增大，影响的程度加深，目前的情况是三块钱的负债撬动一块钱 gdp，可能也反映了流动性效率低的问题…可能需要信心起搏器让老百姓加杠杆，比如贷款买房…信心起搏器：比如房产做市商，房子自由交易买进卖出都容易，交换效率高，可能还需要其他机制辅助，比如总不能刚买房价就下跌吧，又或者在类比上觉得自己吃亏了，这些可能都需要解决，也就是用户在与其它用户类比上觉得没怎么吃亏，然后用户转手房子高效方便，那么用户信心可能会增加一些，可能还需要其它信心比如收入稳定，又或者在信息层面上安全感足够，又或者比如减小失业率-就业优先导向…再比如提高资金流动性效率，流动性足够不一定流动性效率高了，可能是负债叠上去的流动性足够，交换效率高说明这个社会各行各业都比较有活力，也说明了有信心吧或者感觉上机会较多，美国流动性效率高可能也说明美国机会还是比较多的

天道：不以人的意志为转移的理象数变化（规则现象程度），人道：以人的意志为影响的理象数变化，比如两个非洲一个正常非洲位置，一个颠倒 90 度的非洲在另一个位置，不考虑时空关系模式识别形状为同一个非洲，可能需要加一个规则，也就是位置关系，那么模式识别可能就认为这是两个不同的合比特，人道就是顺应人的意志和人的需要做出的理象数变化理象数产物，人的意志需要时空关系时就建立规则制定，不需要的时候就忽略，人制作的东西基本上都是人道的产物…天道就是自然而然的产物，不以人意志为转移，比如人随意活动遵从了时空关系顺应了天道与人道，再比如顺势而为在当前时空关系下成功概率高的话人的意志应该靠近这种自然而然理象数，因为过了这个村就没这个店了…时间空间是存在的产物，当然不止时间空间元素还有很多其它元素，人道就是以人的意志对需要的元素做理象数变化来达到人的需求目的，忽略/不考虑其它元素，也就是人道设的概念在需要的场景下适用，脱离了场景就得根据人的意志再进行理象数的变化理象数产物来适应另一个场景，也就是概念适用有其界限，界限也有范围，界限存在宽和窄或其它，比如某个概念某个人道合比特，这是一个界限，你接触了这个合比特，你又想否定一下这个合比特去外面逛逛，然后去找这个合比特与其否定性，以人道理象数变化理象数产物找一个圈圈，这个圈圈或许是逻辑性圈圈扩大，又或者无逻辑性圈圈离当前圈圈不搭边，不过一般是当前圈圈的扩大或者圈圈缩小进行纵向衍生也就是圈圈小了圈圈的深度大了，看人的需要，圈圈可以有深度也可以没有，或者忽略深度的问题就以其人道知识量增多表示这个圈圈扩大，也就是不规定圈圈深度统一用圈圈扩大来表示，一般而言应该是与当前合比特产生交集的圈圈，也就是扬弃某些因子，涌现或创新/产生一些新因子再加上共同的因子得到一个新合比特，感觉理论创新离不开人道理想数变化，从理象数到新理象数，从当前圈圈与其否定性圈圈跳到新圈圈，一般是这样的因为一个圈圈，不包含其否定性圈圈，怎么找到新圈圈，认识这个圈圈，跳出这个圈圈，在圈圈之外/否定性里找到一些东西，然后结合圈圈与其否定性找到的东西，发现新圈圈…

钱流入股市，股市景气，流入债市，债市景气，钱从债市流入股市，股市景气债市不景气，反之债市景气股市不景气，一般在货币经济体系稳定繁荣下，股市回报率高，股市景气债市不景气，由于某些原因，人们在某一时空下趋于求稳策略，股市不少钱流入债市。在货币经济体系不稳定有危机的时候，钱流入了银行一般是为了还贷或解杠杆，股市债市双杀都不景气，最先爆的是科技股，因为炒的高对未来预期太乐观，钱跑路了就大跌了，股市收割韭菜主战场，债市有上限收割有限，具体问题具体分析，具体到某支股票，比如，就这支股票波动大，很小概率是运气好或不好，韭菜们一般玩的做多，钱跑过来了可能小赚一笔，钱跑路了，小亏一笔，比如其实你也不知道和你买同一支股票的人什么心态，时空下什么处境，他可能单纯就不想要了或需要钱了又或者其他原因，然后抛售股票，这群跑路的就像约定好了同一时间一起跑路了，你就亏了，这种概率太小，跟你买同一支股票的什么人都有，同理，其它种类股票也是什么人都有，股票波动大概率是有人放假消息，有人操纵这支股票做多或做空又或者其它手段赚取股票差，也就是在失去先发时机下炒股，即便货币经济体系繁荣，也无法判断股价波动，除非找到某些原因…先发时机比如知道了货币经济体系又危转安，比如美国货币宽松，深度全球化，又或者其它什么大政策，可能造成大部分股票上涨局面，特别是预期高的科技股或者时代股（互联网智能相关）涨幅可能最大，相反就是全球化退潮，美国加息或其它，钱从股市债市流出，股价大跌债卷下跌，债卷收益率上升，没有韭菜会做空，因为风险太大，玩错了倾家荡产，但是韭菜只玩做多不玩其它操作，对股票可控性太差所以容易当韭菜，而且也没有足够的信息差获取，想跟着喝口汤也挺难…美国股市玩不转的话，中国股市更玩不转了，不妨把中国股市当成关系股市看…