推演能力：预测能力的进阶版

恋爱推演

什么样的人，才算真正的恋爱高手？ 谈过很多女朋友的人吗？不，这只是中等水平。这种人往往只擅长针对某一类特定女生去谈恋爱，一旦遇到那些在他经验区之外的女生，那么，当他的各个招数都失效时，他就会懵逼。 真正的恋爱高手，是这样的：

• 遇到女生时，先在大脑中对她做个建模。
  • 建模（因果定义）：建模后，你可以在大脑中与她对话，并预测她的反应。
  • 如果你完全不了解她，那么就先使用默认大众模板建模。
  • 未来随着你对她了解的增加，这个建模也不断调整。
• 在大脑中，设计一个时间线，满足【在收束节点上，她对我有好感】。
  • 收束节点（列举定义）：比如本次聊天结束、加完微信后分开，再比如转场时、从街上转到饭店去时。
  • 时间线：即你说/做什么、她说/做什么、你说/做什么、她说/做什么……流水账。
  • 时间线最好精简，即，要么步步推进、要么小退大进（欲扬先抑），不要有无意义的平或退。这个应该不必多说，大家都会做。
  • 简单设计几个PlanB，对于你拿不准她的回复的地方（比如面对挑逗是开心还是厌恶），设计一个并枝方案（并枝，即时间线分叉后又合并。例如：如果她厌恶，那么你再说一句话来弥补，消除影响、甚至反败为胜。比如她说你太轻浮，你道歉并说只对她这样。并枝后，最初设计的后续时间线可以复用；如果不并枝的话，你需要设计好几种不同的时间线、分类讨论越来越远，很累）
• 执行这个时间线。并且，当她的反应违背你的预测时，你思考并修正对她的建模。
  • 思考要快，不要被对方察觉。如果你思考慢，那么你可以先不思考，只记录与补救，等交流结束之后你再慢慢反思与修改建模。
  • 生成能力要强（直觉灵感），这是补救的基础。因为意外千变万化。

这样，你面对任何女生，都能拿捏。 甚至于，这个技巧可以用于一切人际交流——面对领导与同事，父母与妻儿，客户与合伙人，这样做都能让你畅通无阻、心想事成。 并且，它带给你的是通用能力，无论你换什么环境，你都不会【经验作废】。

关键难点

• 入门建模：如何入门？有的人一个普世建模都没有。此时注意：千万不要以自己为普世建模。你可以以一个好朋友/舍友/同学的性格作为普世建模。比如面对领导，你就推演【如果你同学是领导，一个新来的员工说XXX，那么同学会怎么反应】，从而决定自己要不要跟领导说XXX。（进阶的普世建模获取办法，见于下一节：信息收集）
• 信息收集。信息收集分为两部分：普世建模，个性化信息。建模的准确与否，直接影响推演的准确与否。推演能力训练一两个月就到达极限了，到时候拼的就是建模能力了，而建模关键是信息收集。
  • 普世建模：网上搜索，因果定义还原。你搜索【如何讨好领导】，基于此去反向还原领导建模，还原【一个普世的领导是什么样的】。注意，中等的人会搜【如何讨好领导】，但只会机械学习，最多加一个简单的原因拆解，但他们只拆解到【想通了，这样确实好，我要是领导我也喜欢】的表层，而没有拆解到【因果定义：领导建模】的层次。（注：基于因果定义的建模能力如果要深入讲，是另一个大话题）
  • 个性化信息：不要被动获取，要主动出击，主动调查。以及，在被动获取时，也要有敏锐的察觉能力，发现对方违背预测时你能找到原因并更新建模，而不是忽视，尤其不能因不影响结果而忽视。比如你提议，你预测对方欣喜答应，实际对方犹豫后答应，这你就必须意识到你建模出问题了，而不能想着他答应了就行。（注：察觉能力也是大话题）
• 记忆能力：当你推演能力、建模能力，都强大时，这时候的难点就在于记忆能力了。这时候你可能对几十个人做了定制建模，此时你的大脑会有些混乱，分不清谁是谁。这时候你需要外置记忆，写个千字文档；进一步的，如果建模复杂，那么不要万字文档，要千字索引文档（大脑文字带宽千字，千字可以扫一眼知晓一切，所以超千字用索引）。
• 多重普世建模：一般人一辈子用不到这个，但是，如果你勇于踏出舒适区，接触不同的人，那么你会发现：根本不存在普世建模。你所谓的【大多数人】，实际上只是少数人，只是在你过去的圈子里是多数罢了。此时，你需要准备多个普世建模模板，前期根据简单的了解与几句交流、选择对方应用的普世建模基础（后续再在这个基础上定制调整）。
• 宏观建模：当你试图扩展建模推演法的适用边界时，才会遇到这个问题。对于人，你可以一对一微观建模；但对于社会，你不可能对每个人建模，你只能宏观建模。多重普世建模是宏观建模的基础。
  • 宏观建模会伴随推演能力的升级：宏观推演时间线。此时推演就不再是【他会怎么做】，而是【什么事情会发生】。推演也从此开始变难。
  • 宏观建模与海量微观建模的一个关键差异，在于【时间特征】。你的一个行为，你海量微观判断没问题，但可能依然有问题，因为时间带来连锁反应，自我循环。比如一个人骂你，另一个人本不会骂你、但因看到别人骂你而跟风骂你。

万物推演

推演可以不只针对某个确定的人。

• 做视频，对网民建模（多重普世建模），推演众生看视频时的反应，从第一秒到他退出（而非视频结束），他的心情与行动（弹幕评论点赞）。
  • 进阶：对平台建模，了解各平台的用户构成，预测不同平台的反应。你可以看热榜，看数据（年龄地区学历等），问AI因果定义（设计一个大新闻，问AI各平台反应），基于这些信息来建模。（注意，很多时候拿不到完美信息，你必须要从一堆垃圾信息里面淘金。因果定义虽然不如描述定义那样清晰，但已经是相对最好的信息了）
• 做项目，对世界建模，预测项目在与团队、客户、政府的交涉中的发展轨迹。
  • 信息收集时，可以多看看其他项目踩过的坑。
  • 写小说大纲+反复检查，可以增强世界建模、宏观推演能力。可以使用AI检查。
  • 数据量化+基础运算，很重要。世界宏观建模的一个关键，就是宏观统计数据，比如转化率。例如，月入过万，那么可以是：
    • B站播放量：一百万
    • B站到淘宝转化率：1%（1万）
    • 淘宝到成交转化率：3%（300人）
    • 单价：30（30×300＝9000收入）
    • 成交到内购转化率：10%（30人）
    • 内购平均付款倍数：1（1×30×30＝900收入。表示每个内购付款量30，跟第一次付费值一致）
  • 你还需要尽可能去调查其他人的统计数据，比如，如果你发现同行的【淘宝到成交转化率】是30%，那么你就要反思反思为什么你就3%，解决这一个问题就能收入翻十倍。再比如，如果你发现别人内购平均付款倍数都是100，那么你也反思一下为什么你只有1，这样也可以让收入翻十倍（因为内购率10%，所以内购100倍、收入十倍）。多说一句：云团现在就是这个问题，统计数据远远落后于同行，但忘忧草不管，只盯着他那播放量。
  • 你可以抽象总结一些理论，例如【一个视频只要XXXX，那么就能百万播放】，然后去验证。失败的话就反思（或调查，问朋友对视频的看法），修改理论，这也属于修改宏观建模。