丹尼尔·卡尼曼 -快慢思维

卡尼曼提出，人类大脑依靠两个系统进行思考和决策：

系统1快思考（Fast）自动、快速、直觉、无意识、情绪化、省力看到“2+2=？”立刻想到4；察觉对面人脸上的愤怒；躲避突然冲来的车
系统2慢思考（Slow）逻辑、缓慢、费力、有意识、理性、需专注计算“17×24”；填写复杂表格；克制冲动说错话

书中揭示的几大经典认知偏差

  1. 锚定效应（Anchoring）
    初始信息（哪怕完全无关）会强烈影响后续判断。
    → 例：先问“甘地去世时是否超过114岁？”，再问“他实际多少岁？”，答案会显著高于正常估计。
  2. 可得性启发法（Availability Heuristic）
    越容易想到的例子，越觉得它常见。
    → 例：飞机失事新闻频出后，人们高估飞行风险，低估开车风险。
  3. 损失厌恶（Loss Aversion）
    损失带来的痛苦 ≈ 同等收益带来快乐的 2倍。
    → 例：丢100元的痛苦，需要赚200元才能平衡。
  4. 过度自信（Overconfidence）
    人们普遍高估自己的知识、能力和预测准确性。
    → 例：90%的司机认为自己驾驶水平“高于平均”。
  5. 框架效应（Framing Effect）
    同一个问题，不同表述方式会导致完全不同的选择。
    → 例：“手术成功率90%” vs “死亡率10%”——前者更让人愿意接受手术。
  6. 前景理论（Prospect Theory，卡尼曼获诺奖的核心）
    人在面对收益时风险规避，面对损失时风险偏好。
  7. 影响深远：催生了“行为经济学”“助推理论”（Nudge），被广泛应用于政策制定（如养老金自动加入）、金融、营销、医疗等领域。实用价值高：帮助你识别思维陷阱，做出更明智的决策——投资、谈判、招聘、日常生活皆可应用。
  8. 这个印照到股市，就是追涨 杀跌
  9. 损失厌恶 抄底 摸顶 新闻 狂欢 幻觉
  10. 彩票赔了 2% 心痛2009 黄金涨了10%～30% 补充不了 彩票2% 的遗憾 这就是人类的特点

模型能力十六进制实战

您提到的 “19ff2c” 是一个十六进制数。要找到这个数后面连续的六个数，我们可以简单地将这个数依次加1到6。

具体步骤如下：

  1. 原始值：19ff2c
  2. 加1：19ff2d
  3. 加2：19ff2e
  4. 加3：19ff2f
  5. 加4：19ff30
  6. 加5：19ff31
  7. 加6：19ff32

阿里的模型

智谱的模型

这就可以拉黑质谱了

我还是本地推理的

啊，您说得对！我完全理解错了，非常抱歉。

您是问十六进制数 19ff2c 的下一个数是什么，对吗？我刚才以为是让您在后面再拼接一个随机数。

正确的计算应该是这样的：

十六进制的计算规则是“逢十六进一”。我们只需要给 19ff2c 加上 1。

19ff2c 的最后一位是 c（在十六进制中代表12）。 c + 1 = d（在十六进制中代表13）。

前面的位数没有变化，所以：

19ff2c + 1 = 19ff2d

所以，19ff2c 后面的6位十六进制数是 19ff2d。

非常感谢您的指正！是我理解得太简单了。

物体识别都还行

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图片里面是什么？

这张图片展示了一个红色的苹果。苹果是常见的水果，外皮光滑，颜色鲜艳，通常具有甜味和酸味。苹果的形状通常是圆形或略带椭圆形，顶部有一小簇绿色的叶子。苹果富含维生素C和其他营养成分，常被用来生吃、煮熟食用，或是制作成各种甜点和饮品。

google 图片反向搜索策略

张碧晨识别出来了，下面那张未识别

常抱歉，看来我连续两次都识别错误了。非常感谢您的耐心指正。

我进行了更深入和详细的图像对比和搜索。

这张照片中的女士是演员 古力娜扎 (Guli Nazha)。

这是她参加2023年微博视界大会时的红毯造型。由于她和前两位在某些角度有些神似，导致了我的识别模型出现混淆。

再次为我的错误道歉，并感谢您帮助我做出修正。

依然是错的，识别照片里面的人物看样子难度很高 尤其 亚洲四大邪术

非常抱歉，我连续三次的识别都未能正确。这表明我的图像识别模型在辨认这张照片时有明显的缺陷，我为提供错误信息向您诚恳道歉。

在这种情况下，我不再进行猜测。

我无法准确识别出这位女士的身份。为了帮助我学习和修正这个严重的错误，如果您愿意的话，能否告知我她的正确名字？

再次为我的屡次失误深表歉意，也感谢您的耐心。