过去几个月，变化似乎以史无前例的速度发生。我不确定这究竟是因为变化本身加快了，还是因为我们对变化的感知变得更加敏锐了。
X平台上的变化似乎打破了封闭的内容泡沫。我看到越来越多原本不会主动寻找、或此前未曾关注的内容，这种信息曝光量简直超乎想象。
奇怪的是，这种方式竟如此有效。即便X上的内容已与从前不同，长期用户的脑回路早已被训练成以特定格式吸收信息。当内容改变而格式不变时，几乎不存在上下文切换的成本。
若换作更专业的撰稿人，大概会援引神经可塑性、认知图式和学习加速等理论。简而言之，标准化能提升我们的学习速度。改变格式代价高昂——大脑必须先重新配置自身，才能吸收任何新内容。
计算机也是如此。大型语言模型（LLMs）亦是如此。若偏离共同的认知模式或标准过于甚远，无论在计算、社交、财务还是其他方面，你都无异于置身孤岛。
这个周末我在把玩 isitagentready.com 和 orank.ai 时，这一观点变得格外清晰。向缺乏好奇心或时间紧迫的人群引入新语言或新模式，风险极高。对于那些为速度和模式识别而无情优化的 LLM 而言，情况亦是如此。
我们用来向计算机说明网站内容或产品内部信息的语言，其含义似乎正在发生实质性的变化。长期以来，我们主要局限于SEO、Open Graph以及相对较小的模式更新。这已不再足够。
新理念若以人们熟悉的格式呈现，传播速度会更快。