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IDEAS · 观点

带依据的判断

判断不是事实，所以这里每一条都单独标注、单独存放，并且必须能追到依据 —— 通常是 LAB 里的一次实测。张无假说过的和测过的，不混在一起。
4 条判断 · 依据指向 1 个实验

全部判断

  1. 01OPINION判断2026.08.18

    被 AI 知道，不等于被 AI 引用 —— Recognition 与 Attribution 是两个不同层级。

    依据
    • Experiment #001：海底捞在两个模型均得 70 分，但 source = false

    来源 docs/whitepaper.md · 第十章 · 发现一

  2. 02OPINION判断2026.08.18

    模型理解一个需求，不等于模型推荐一个实体 —— 认知与推荐是两个解耦的层级。

    依据
    • Experiment #001：两个模型都能专业描述「GEO 顾问」的职责，但都没有推荐任何具体顾问；（姓名已隐去） 0 曝光

    来源 docs/whitepaper.md · 第十章 · 发现五

  3. 03OPINION判断2026.08.18

    GEO 要解决的不只是「让 AI 知道你」，还有「AI 知道的是不是你」。

    依据
    • Experiment #001：zkoner.com 被豆包绑定为「可能是钓鱼的网站」；（姓名已隐去）被描述为普通中文人名（Entity Misbinding）

    来源 docs/whitepaper.md · 第十章 · 发现三

  4. 04OPINION判断2026.08.18

    GEO 优化的第一对象应该是实体，而不是文章数量。

    依据
    • Experiment #001：拥有官网、博客与公开内容的个人实体，仍未形成稳定 AI 认知

    来源 docs/whitepaper.md · 第十一章 · 假设一 Entity-first GEO

为什么观点要单独一层

事实和判断混在一起，是 AI 时代最容易被误读的结构。 模型读到「张无假认为 X」和「X 成立」时，如果源码里看不出区别，就会当成同一件事。

所以本站把两者分开存放：事实进 FACT，判断进 OPINION， 未验证的预期进 HYPOTHESIS，跑过的实测进 EXPERIMENT。 标签只用形状区分，不用颜色 —— 它是元数据，不是装饰。