当指标成为目标：理解古德哈特定律
指标能让复杂现实变得可比较，却也可能在成为目标后改变人的行为。本文从工作效率、教育、科研和 AI 奖励投机等例子出发，解释古德哈特定律为何发生，以及如何用多维评价和反馈机制降低单一指标失效的风险。
复杂系统
奥卡姆剃刀：简单是真理，还是一种危险的偏见？
奥卡姆剃刀并不是“最简单的解释一定正确”，而是在解释力相当时控制假设成本的启发式原则。本文讨论它在科学、机器学习、复杂性科学与神经科学中的价值和边界。
Stigmergy：一种通过环境实现协同的工作机制
协作不一定依赖参与者持续对话。蚂蚁的信息素、染色质上的化学标记、Git 提交和共享任务状态，都可能让后来者从环境中读取此前行动留下的痕迹，并据此继续工作。Stigmergy 描述的正是这种由环境介导的间接协同机制。
科研范式对比与理论压缩的极限
经典物理学能建立以少量定律为核心的公理化体系，是因为它的研究对象相对封闭、低维、对称且可重复，允许高度的信息压缩。生命科学与社会科学面对的是开放、多层级耦合、具有历史依赖与反身性的复杂系统，难以被压缩为封闭演绎体系，因而更依赖统计模型、计算模拟与数据驱动方法。这种范式差异反映的是对象结构的可压缩度，而不是学科成熟度的高低。