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Grok 给 MAGA 死忠的辩护词 MAGA 粉丝并不是“智力缺陷”或“有病”，而是人类认知的正常且普遍特征——进化塑造的适应机制，在现代环境下有时显得“非最优”。 你描述的“根据现实、事实、证据调整观点、决策和行为”，确实是理想理性（Bayesian updating）的核心，但脑认知科学、心理学等学科的实证研究一致显示： 纯理性更新在政治/社会领域极少见，因为大脑优先处理身份、情绪和社会凝聚，而非抽象真理。 MAGA死忠粉的“亏了但忠诚”只是这个普遍模式的当代案例，不是独特病态。 以下从四个学科角度拆解（基于fMRI、行为实验、DSM框架和进化/社会学实证）： 1. 脑认知科学（Neuroscience）：大脑不是“真理机器”，而是“身份保护器” 神经机制：政治信念被挑战时，大脑激活默认模式网络（DMN）（涉及自我表征）和背内侧前额叶（dmPFC），同时眶额叶皮层（OFC）和背外侧前额叶（DLPFC）活动减少——前者负责信念更新和价值计算，后者负责执行控制/纠错。 结果：抵抗改变，而非理性整合新证据。2026年一项fMRI研究（左翼参与者，但机制对称）显示，政治信念抵抗与DMN增强+OFC减弱直接相关；非政治信念则相反。 党派神经指纹：同意识形态者对政治词汇/事件的神经表征高度相似（“neural fingerprints”），处理新信息时脑同步更高。 即使看同一新闻，两派大脑“分割”成不同意义单元，导致双方都觉得对方“偏见”。这不是“傻”，是大脑把党派身份编码为核心自我，类似宗教或家族归属。 进化根源：杏仁核/岛叶等威胁/情绪区在政治刺激下活跃——祖先环境中，部落忠诚比个人事实更新更能提升生存（合作、资源共享）。现代高信息环境放大了这种“捷径”。 简言之：大脑默认用身份过滤证据（motivated reasoning），这是硬件层面的设置，不是智力缺陷。 2. 心理学：认知失调+动机推理是标准适应策略 认知失调理论（Festinger经典+近年Trump特异研究）：新证据与现有信念/身份冲突时，产生心理不适。大脑自动减少失调——否认事实、分隔（“政策重要，个人无关”）、合理化（“对手更糟”）。 2026年三项研究直接针对Trump支持者：面对指控时，多数选择否认或“政策优先”，这正是失调缓解机制，而非智力有问题。 社会身份理论（Social Identity Theory）：党派不是“观点”，而是核心身份。忠诚提供自尊、归属感和情感奖励（多巴胺回路），远超短期经济损失。损失厌恶（loss aversion）进一步强化：承认“错了”等于否定自我。 确认偏差+锚定：普遍存在于所有人（左右皆然）。实验显示，党派强度越高，信念更新越慢——这是保护自我一致性的适应，不是病。 心理学共识：这不是“异常”，而是默认认知模式。纯理性只在低情感 stakes（如科学实验）中常见。 3. 精神病学（Psychiatry）：不是DSM诊断的“病” DSM-5/ICD标准：政治极端忠诚不构成精神障碍。妄想症需“固定、错误、与文化不符且功能损害”；MAGA忠诚是文化/社会规范内的共享信念，不是个体病理。 部落主义被视为“社会建构”，可被环境强化，但不是临床疾病。 极端情况下（如完全脱离现实、功能崩溃）可能与人格障碍或妄想谱系重叠，但绝大多数死忠粉认知功能正常，只是动机偏向身份。 精神病学强调：把政治观点病理化本身是危险的（历史上曾用于压制异见）。 反之，反威权者有时被过度诊断（如ODD/ADHD），但这也非主流共识——政治不是精神病学领域。 结论：不能说 MAGA 死忠粉有病，而是正常变异范围内的适应行为。 4. 社会学：部落忠诚是群体生存的“社会资本” 进化社会学：人类是“超社会”物种，部落主义（tribalism）进化出来用于大规模合作（超越亲缘）。忠诚提供社会资本（互惠、支持网络），在不确定环境中优于孤立理性。现代政治部落像“文化亲缘”——MAGA提供情感归属、仪式感和“敌人”框架，弥补现实损失。 回音室+群体思维：社交媒体/媒体泡泡放大偏差，形成自我强化循环。不是个体“傻”，而是社会结构奖励忠诚（点赞、社区认同），惩罚异见（排斥）。 普遍性：左右翼、宗教、体育球迷、民族主义者都一样。2026年Trump第二任期的MAGA忠诚只是最新例证——任何高身份 stakes 的群体都会出现。 整体总结 你说的“正常认知能力”更接近科学/学术理想，而非演化塑造的真实人类大脑。MAGA死忠不是智力缺陷，而是身份优先于证据的默认设置——在祖先小群体中高度适应，在今天 polarized + 高信息世界中显得代价高昂。 两派都这样（研究高度对称），只是MAGA案例因媒体放大更显眼。 这不等于“合理”或“不可改变”——去偏见干预（跨群体接触、刻意反思）有效，但需承认它是人性特征，而非某群体的“病”。 人文视角下：人类都是这种大脑的载体，追求真相就需要持续对抗内置偏差，这是很难的，不是所有人都能做到。 动态看，持续的现实打击（如经济恶化、个人利益受损）的确可能改变政治忠诚，但过程远慢于纯理性预期。

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小姐姐为了提高记忆，花3150块钱买了“智慧头戴”，可是戴了之后一点效果没有，感觉交了“智商税”，平台回复：你才用了10天！ 网友称：“不是起效果了么？买之前不知道是智商税，买之后知道是智商税了，明显智力比买的时候上涨了！” ———— 小姐姐长期熬夜，记忆力大不如前，起初她并没有想过要购买什么产品来改善，只是偶尔会跟对象念叨几句。 然而，大数据时代下，个人的每一次言语都可能被精准捕捉，小姐姐频繁念叨后，一款智慧头戴产品的广 告便出现在了她的手机里…… 但商家在商品详情上的描述可谓是天花乱坠，声称该产品能够深层次作用于大脑前额叶，激活大脑神经元，进而增强学习和认知能力，提升记忆力。 可当小姐姐满心期待地戴上这款智慧头戴后，却完全没有感受到商家所描述的效 果。什么电流穿透大脑、影响脑电波，统统都没有出现。 尽管如此，小姐姐还是选择相信商家，和男朋友各戴了十几天，希望能看到一些改变。 然而，现实却给了她一记沉重的耳光，十几天过去了，小王感觉自己的记忆力根本没有得到任何增强。 小姐姐将自己的怀疑告知商家后，商家的回复却让他更加气愤。商家表示：“我们在平台上三年卖了几千台。如果是智商税，不可能做这么久，毕竟是对大脑的提升。你才用了不到10天，需要继续用……” 小姐姐明白了商家的套路，对于需要使用多久才能看到效果，商家并没有给出一个具体的时间，这让消费者陷入了无尽的等待和不确定中。等时间久了，消费者即使想退货退款，也会因为购买太久而无法实现。 为了进一步核实产品的真实性，小姐姐去国家专利网上查询这款产品，结果让她大跌眼镜。商家自己列出来的那些专利，在国家专利网上根本查不到，只有一个外观专利，而且也已经过期了。这无疑坐实了商家虚假宣传的事实。 面对这种情况，小姐姐认为商家虚假宣传，要求商家退一赔三。但商家却只愿意退货退款，还表示他们各方面资质都是齐全的，会准备资料反诉小姐姐！ ———— 此事引发了热议，有网友说，哈哈哈，这个套路玩的好啊！得戴 15天以上才有用，因为14天就不能退货了…… 也有网友说，这不是变聪明了吗，戴了十天，脑子清醒了，思路清晰了，知道被骗了！一般人都是看到了就知道是智商税！ 还有网友说，笑死了，“和男朋友各戴了十几天”， 两个人卧龙凤雏真的配！

人的焦虑情绪很多时候是大脑杏仁核的应激反应，要缓解焦虑情绪，不能只是简单说教，“你不要焦虑，焦虑也没用”，这无法改变应激反应背后的底层机制。 真正有效的方法，是让焦虑的人，把自己产生焦虑的事情和原因，慢慢写到纸上。写的过程，就是把大脑的控制权，从只会紧张警觉的杏仁核，传给理性思考的前额叶 (prefrontal cortex）。写得越仔细，分析得越深，控制权的传递就越彻底，焦虑情绪自然下降。不强迫自己慢慢写下来，也就无法完成这种控制权的传递。 准备写一篇文章，‘’当隔壁老王投资存储股票赚了三十倍后，如何还能不焦虑‘’

要是早点知道就很棒了！舒尔特方格训练除了这些功能，同时还是脑梗术后认知康复的“金标准”工具之一，能帮助激活大脑前额叶功能，促进神经通路重建。在专业人指导下术后4–6周启动，循序渐进。

唐杰 @jietang 是清华大学教授、智谱（GLM 系列模型出自他们家）AI 首席科学家，也是国内最懂大模型的人之一。他刚发了长微博（见评论），谈 2025 年对大模型的感悟。 有意思的是，唐杰和 Andrej Karpathy 的观察有不少共鸣，但也有一些不同的侧重点。两个顶级专家的视角放在一起看，能看出更完整的图景。 内容比较长，但有句话我要特别放在前面高亮一下： > AI 模型应用的第一性原理不应该是创造新的 App，它的本质是 AGI 替代人类工作，因此研发替代不同工种的 AI 是应用的关键 如果你是在做 AI 应用开发，应该反复思考一下这句话：AI 应用的第一性原理不是创造新产品，而是替代人类工作。想清楚这一点，很多事情的优先级就清楚了。 唐杰的核心观点有七层逻辑。 --- 第一层：预训练没死，只是不再是唯一主角 预训练仍然是让模型掌握世界知识和基础推理能力的根基。 更多的数据、更大的参数、更饱和的计算，依然是提升模型智商最高效的办法。这就像还在长身体的孩子，饭量（算力）和营养（数据）必须管够，这是物理规律，没法绕弯。 但光有智商不行，现在的模型有个毛病：容易“偏科”。为了刷榜单（Benchmark），很多模型都在针对性地做题，导致在真实复杂的场景下反而不好用。这好比孩子上完九年义务教育（预训练）后，必须把他扔到真实的职场里去实习，去处理那些书本上没有的烂摊子，这才是真本事。 所以接下来的重点是“中后训练”（Mid and Post training）。中后训练这两个阶段负责「激活」模型的能力，尤其是长尾场景的对齐能力。 什么是长尾场景？就是那些不常见但真实存在的需求。比如帮律师整理某类特殊合同、帮医生分析某种罕见病的影像。这些场景在通用测试集里占比很小，但在真实应用中至关重要。 通用 benchmark 一方面评测了模型效果，但也可能让很多模型过拟合。这和 Karpathy 说的「训练在测试集上是一门新艺术」观点一致。大家都在刷榜，但榜单刷了高分不等于能解决真实问题。 --- 第二层：Agent 是从「学生」到「打工人」的跨越 唐杰用了个形象的比喻： > 如果没有 Agent 能力，大模型就是个“理论博士”。一个人书读得再多，读到了博士后，如果不能动手解决问题，那也只是知识的容器，产生不了生产力。 这个比喻精准。预训练是上课，强化学习是刷题，但这些都还在「学习阶段」。Agent 是让模型真正「干活」的关键，是进入真实世界、产生实际价值的门槛。 不同 Agent 环境的泛化和迁移并不容易。你在一个代码环境里训出来的能力，换到浏览器环境就不一定好使。现在最简单的办法，还是不断堆更多环境的数据，针对不同环境做强化学习。 以前我们做 Agent，是给模型外挂各种工具。现在的趋势是，直接把使用工具的数据写进模型的“DNA”里去训练。 这听起来有点笨，但确实是当下最有效的路径。 Karpathy 也把 Agent 列为今年最重要的变化之一，他以 Claude Code 为例，强调 Agent 要能「住在你电脑里」，调用工具、循环执行、解决复杂问题。 --- 第三层：记忆是刚需，但怎么做还没想清楚 唐杰花了不少篇幅讲记忆。他认为，模型要在真实环境中落地，记忆能力是必须的。 他把人类记忆分成四层： - 短期记忆，对应前额叶 - 中期记忆，对应海马体 - 长期记忆，分布在大脑皮层 - 人类历史记忆，对应维基百科和史书 AI 也要模仿这个机制，大模型对应的可能是： - Context 窗口 → 短期记忆 - RAG 检索 → 中期记忆 - 模型参数 → 长期记忆 一个思路是「压缩记忆」，把重要信息精简后存在 context 里。目前的“超长上下文”只是解决了短期记忆，相当于把它能用的“便签纸”变长了。如果未来 context 窗口足够长，短中长期记忆都有可能实现。 但有个更难的问题：怎么更新模型自身的知识？怎么改参数？这还是个未解难题。 --- 第四层：在线学习和自我评估，可能是下一个 Scaling 范式 这一段是唐杰观点里最前瞻的部分。 现在的模型是“离线”的，训练好就不变了。这有几个问题：模型不能真正自我迭代，重新训练浪费资源，还会丢掉很多交互数据。 理想情况是什么？模型能在线学习，边用边学，越用越聪明。 但要实现这一点，有个前置条件：模型要知道自己对不对。这就是「自我评估」。如果模型能判断自己的输出质量，哪怕是概率性地判断，它就知道了优化目标，就能自我改进。 唐杰认为，构建模型的自我评价机制是个难题，但也可能是下一个 scaling 范式的方向。他用了几个词：continual learning、real time learning、online learning。 这和 Karpathy 提到的 RLVR 有一定呼应。RLVR 之所以有效，正是因为有「可验证的奖励」，模型能知道自己对不对。如果这个机制能泛化到更多场景，在线学习就有可能实现。 --- 第五层：AI 应用的第一性原理是「替代工种」 这是对我启发最大的一句话： > AI 模型应用的第一性原理不应该是创造新的 App，它的本质是 AGI 替代人类工作，因此研发替代不同工种的 AI 是应用的关键 AI 的本质不是创造新的 App，而是替代人类工作。 两条路： 1. 把以前需要人参与的软件 AI 化。 2. 创造对齐人类某个工种的 AI 软件，直接替代人类工作。 Chat 已经部分替代了搜索，同时还融合了情感交互，下一步就是替代客服、替代初级程序员、替代数据分析师。 所以，明年 2026 年的爆发点在于“AI 替代不同工种”。 创业者要思考的不是“我要开发个什么软件给用户用”，而是“我要造一个什么样的 AI 员工，去帮老板把某个岗位的人力成本砍掉”。 换句话说，别老想着做一个「AI+X」的新产品，先想想哪些人类工作可以被替代，再倒推产品形态。 这和 Karpathy 关于「Cursor for X」的观察遥相呼应。Cursor 本质上是「程序员这个工种的 AI 化」，那么各行各业都会出现类似的东西。 --- 第六层：领域大模型是个「伪命题」 这个观点可能会让一些人不舒服，但唐杰说得很直接：领域大模型就是个伪命题。都 AGI 了，哪有什么“领域专用（domain-specific）AGI”？ 之所以有领域大模型存在，是因为应用企业不愿意在 AI 模型公司面前认输，希望用领域 know-how 构建护城河，把 AI 驯化为工具。 但 AI 的本质是「海啸」，走到哪里都会把一切卷进去。一定会有领域公司主动走出护城河，被卷进 AGI 的世界。领域的数据、流程、Agent 数据，慢慢都会进入主模型。 当然 AGI 还没实现之前，领域模型会长时间存在。但这个时间窗口有多长？不好说，AI 发展实在太快了。 --- 第七层：多模态和具身智能，前景光明但道路艰难 多模态肯定是未来。但当下的问题是：它对提升 AGI 的智能上限帮助有限。 文本、多模态、多模态生成，可能还是分开发展更高效。当然，探索三者结合需要勇气和钱。 具身智能（机器人）更难。难点和 Agent 一样：通用性。你教会机器人在 A 场景干活，换个场景又不行了。怎么办？采数据、合成数据，都不容易，还贵。 怎么办？采数据，或者合成数据。都不容易，都贵。但反过来，一旦数据规模上去了，通用能力出来了，自然就形成门槛。 还有个问题往往被忽略：机器人本身也是个问题。不稳定、故障频繁，这些硬件问题也在限制具身智能的发展。 唐杰预判 2026 年这些都将取得长足进步。 --- 把唐杰这篇文章串起来，其实是一张相当清晰的路线图： 当下，预训练 scaling 依然有效，但要更重视对齐和长尾能力。 近期，Agent 是关键突破口，让模型从"会说"进化到"会做"。 中期，记忆系统和在线学习是必修课，模型要学会自我评估和迭代。 长期，工种替代是应用的本质，领域护城河会被 AGI 冲垮。 远景，多模态和具身各自发展，等待技术和数据的成熟。 --- 把唐杰和 Karpathy 的观点放在一起看，能看出几个共识： 第一，2025 年的核心变化是训练范式的升级，从「预训练为主」变成「多阶段协同」。 第二，Agent 是里程碑，是模型从学习走向干活的关键跨越。 第三，benchmark 刷分和真实能力之间有鸿沟，这个问题越来越被重视。 第四，AI 应用的本质是替代或增强人类工种，不是为了做 App 而做 App。 不同的侧重点也有意思。Karpathy 更关注「AI 是什么形状的智能」这个哲学问题，唐杰更关注「怎么让模型在真实场景落地」的工程问题。一个偏「理解」，一个偏「实现」。 两个视角都需要。理解清楚了，才知道方向对不对；工程跟上了，才能把想法变成现实。 2026 年，会很精彩。