如果有人要我简化人生旅程，我会说这是一长串决策（最终——决策树）。其中做出的每一个决定都会将这条线转移到其他地方。这些决定将改变未来的结果。所以我想到的问题是——我们怎样才能做出“最好的”可能的决定，从而带来有利的结果。





                                                    决策树


让我向您介绍心理模型的概念，这些模型如何帮助我们做出决策，以及它们如何增加我们实现目标的机会。在这种情况下，我们如何做出对我们的加密之旅产生积极影响的决定？我们可以做出可能增加我们决定成功的机会，这里是如何做到的。


心智模型的想法是找到一种方法来评估某些事情是如何运作的。然后通过了解某件事的运作方式，它将帮助您在事后做出更好的决定。基本上，通过不重复同样的错误，我们可以最大限度地提高效率。


这意味着，通过能够理解某个模型（或协议）是如何工作的，我们可以引导我们的决定成为信念。这些决定往往有不同的承诺长度，无论如何都必须做出权衡。这些权衡可能很小，但在其他情况下也可能产生重大影响。


在大多数情况下，我们只是顺其自然，不会问自己为什么会这样——一个很好的例子是在不了解加密货币中某个特定叙事的基本催化剂的情况下锁定叙事。大多数人可能会在 CT 或 google 上进行一些搜索以了解项目的“想法”。然而，这是大多数人得到的最远距离。这对定罪没有任何帮助，而且通常——在大多数情况下，会导致失败。


那么我们能做些什么呢？我们可以使用已经建立的心智模型来简化某个项目的概念。我的意思不是仅仅知道 x 启用 x，而是确定某个协议的核心组件以及它们如何交互。以及范围内的催化剂。在大多数情况下，这应该让我们清楚地知道要做出什么样的信念。


我们要研究的第一个模型是First Principles。第一原则的概念是找到从头开始解决问题的最有效方法。将其与加密相关的最佳方法是使用它来比较类似的协议——问问自己，这种做 x 的方式是否比这种做 x 的方式更有效。如果是这样，那肯定会在你的大脑中点亮一些东西，并增加你的信念。至于找出最有效的方法，你可以问自己一些问题。


哪些系统支持该协议？它们是如何运作的？
此协议的先前版本是否更有效？我们可以创新吗？
如果我们可以创新，我们可以做些什么不同的事情？
是否有竞争对手更适合这些参数？


如果您发现自己意识到这个版本比以前的版本更有效，那么已经发现了明显的价值。但是，如果您发现自己意识到以前的版本更适合参数。然后，通常情况下，您可能应该继续前进。除非有其他一些有利于该版本的催化剂。






第二个非常有用的模型是更高一级。该模型的概念是确定某个协议是否更有效地改变了整个底层概念，或者它是否只是改变了系统中的一个齿轮。例如，协议是在分叉一个已经存在的协议之后改变了小点，还是他们改变了整个底层——以一种更有效的方式？在很多情况下，以微不足道的不同方式重做某事并不会增加太多价值。但是，如果您以完全不同的方式进行创新，则更有可能创造出原创的东西，从而增加价值。您在这里确定的基本上是某个项目正在优化的级别。


继续查看您已经获得信念的协议是否也很重要。在这里，您应该随着时间的推移重新评估哪些催化剂即将到来，正在上演哪些故事，以及如何让自己处于应对它们的最佳位置。如果您意识到某处存在问题，您应该尝试解决它。因此，如果你意识到你最初的信念是错误的，那么改变它并没有什么坏处。这最终将导致我们所谓的遗憾最小化。基本上，您应该始终选择在您目前的心态下最不后悔的长期决定。因此，通过不断地重新评估您的决定，您将能够确定最好的决定。因此，通过选择在您当前情况下最少的后悔决定，您将能够过上更少的后悔生活。


让我们转向更个人化的东西，我喜欢的工作方式，以及我是否可以优化它。当人们要求我描述我的工作方式时，我曾经进行过这样的对话。描述我的工作流程最合适的方式是使用Flow State 的概念。描述流动状态的最佳方式是将其视为“在区域中”。这基本上是一种状态，在这种状态下，您全神贯注地沉浸在某件事中。这通常被认为是非常积极的，我倾向于同意这一点，但让我们看看硬币的另一面。这种工作方式有负面影响吗？通过进入心流状态，我倾向于将我的思想埋藏在某些信息中，有时会因其他更新的信息而关闭。这可以并且已经导致我有时没有注意到我可能应该拥有的东西。我认为我可以做得更好的事情是通过不断听取关于我正在做的事情的建议来获取新信息。这意味着优先考虑某些途径，同时意识到我需要分配时间来更新自己。


我认为在这方面做得更好的一个好方法是查看帕累托原则。帕累托原则的思想是，你的大部分结果来自少数原因。基本上，这个想法是，重要的少数人会比大多数人更大地改变结果。因此，花很短的时间在某些领域让自己变得更好，通过研究新事物来获取最新信息，甚至听取他人的建议——最终都会带来更好的结果。

最后，让我们看一下贝叶斯学习理论，尤其是贝叶斯推理。这个理论的想法是更新某事的概率，因为你获得了更多可用的信息或证据来支持它。在加密货币中，我们可以使用它来修改我们的信念，因为更新的最新信息可用。如果您意识到您过去做出的决定是错误的，那么在您获得新信息后，您就有能力重新评估并将您的信念改变为适合您更新的心态的信念。这最终将导致某个信念的概率要高得多（贝叶斯概率）。