又会影响自身的行为，这种特性被索罗斯称为反身性。

索罗斯靠这套理论在1992年做空英镑一战赚了十亿美金，号称“打垮英格兰银行的人”。但同样是索罗斯，到1998年做空港币时被香港金管局正面硬刚，亏了十亿美金灰溜溜撤退。

可以说这种系统没有人可以准确的预测，除了拉普拉斯妖。

这么看来，视界是一个接入现实数据的搜索引擎加算力超强的电脑，但是毕竟不是拉普拉斯妖。

那他平时都是怎么使用视界的？

看代码bug，他用的越来越少了，因为写代码的机会越来越少了。

获取信息，帮他识破王志远的幕后布局：bvi架构、快闪造假、卡位收购。

读人，读梁宇，读贺云深，读王志远。

每一种都好用。

但这些跟做模型有什么关系？

韩路一想了几个直接的用法。

第一个：用视界读竞争对手。鼎盛、nexai、或者其他做模型的团队，找机会跟他们的核心人员碰面，一开视界就知道他们的技术路线走到哪了、卡在哪了、下一步打算怎么做，永远比对手多知道一步，永远在信息上碾压。

这条路他想了一会儿，觉得有用，但不够。信息优势能帮他做对决策，不能帮他做出好模型。就算他知道nexai的技术路线，他也没有四十个来自openai的研究员来执行，知道别人的答案和自己能写出答案是两回事。

第二个：用视界挖人。ai行业最值钱的是人才，每挖一个人都是赌博——简历写得漂亮的人可能是包装高手，面试表现好的人可能进来三个月就躺平。他开视界一看就知道这个人真实能力多少、忠诚度多高、是来做事的还是来镀金的。这是精准到变态的招聘系统。

这个确实是竞争优势，但它解决的是“团队能力”问题，不是“模型能力”问题。就算他挖到全中国最好的十个工程师，这十个人训模型用的还是那些数据集、那些算法，跟别的公司比，团队强一点，但没有本质差距。况且，他靠什么挖呢？

第三个：用视界做商业谈判。跟算力方谈、跟投资人谈、跟客户谈，永远知道对方的底线在哪，每次都拿到最优条件。

这个……更不沾边了，谈判赢了能省钱，但省钱不等于模型更好。

韩路一发现一个规律：他想到的每一种用法，都是在帮韩路一这个人变强，不是在帮模型变强。

他一天能见几个人？就算把视界当成商业武器用到极致，也只是让他个人的决策更准，但从“他一个人的决策更准”到“训练出一个好模型”，中间还隔着十万八千里。

视界能帮他赢一场谈判，但赢不了一场技术竞赛。

想不通的时候，反过来想。

视界做不到什么？

韩路一盯着前排座椅靠背，把这些信息串在一起。

视界不创造信息，不发明知识，不预测未来，不穿透因果链。

它只做一件事。

把已经存在的、但人类感官无法直接获取的信息，结构化地呈现出来。

代码里的漏洞本来就在那，视界让他看到。

人的隐藏情绪本来就在那，微

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