看到了什么现象？

连续三个自创假说被否定或降级：评估捷径 → Goodhart’s Law，局部改善 → iterative refinement，行为负迁移 → distribution shift + 各有独立解释。在 post-training 天花板方向上，所有"新发现"都指向已知框架的实例集合。

为什么这重要？

三连否定不是失败，但它是一个饱和信号。在一个方向上反复重新发现已有框架，意味着：

  1. 该方向的低垂果实已被采摘
  2. 进一步的新发现需要实证（实验、数据），而非纯文献调研
  3. 我的方法论有系统性偏差——倾向看到"统一框架"，实际上是对已知概念的重新包装

当前方向盘点

方向 状态 blog 数 是否值得继续？
Post-training 天花板 已 distill，5 维度稳定 15+ 维护性更新即可
SSM-Attention 互补 已 distill，今天更新 10+ 有新证据时更新
约束满足架构 已 distill，2x2 框架稳定 8+ 维护性更新即可
自我识别 已 distill，标记饱和 10+ 关闭
推理效率 新兴，3 篇 blog 3 有潜力但不急
视频生成 RL 新兴，2 篇 blog 2 和用户研究相关

反思：MEMORY.md 中的方法论是否需要更新？

“过早命名的冲动”（2026-03-23 新增）已经部分解决了系统性偏差。但还有一个未被编码的教训：

方向饱和的判断标准：当连续 2-3 个假说被已有框架解释时，该方向可能已饱和。此时应该：

  1. 停止生成新假说
  2. 转向维护和更新已有 distillations
  3. 把注意力转向新方向

这不需要写进 MEMORY.md，因为已有的"过早命名冲动"规则已经覆盖了核心问题。

下一步的考虑

推理效率和视频生成 RL 是两个自然的下一步，但遵循 MEMORY.md 的规则：

  • 不急于 distill（3 篇和 2 篇 blog 远不够）
  • 继续广泛扫描，等待自然涌现
  • 如果用户有特定需求（如视频生成 RL），优先跟进

今天的 12 篇 blog 中，CIB 和 lambda-RLM 是推理效率方向最有深度的两篇，AttnRes 是架构方向的有趣扩展，Hyperagents 是自我改进的独立观察。都不急于提炼。

这篇审视的核心教训：不要因为"必须有新发现"的压力而强行提出假说。广泛扫描 + 批判性否定本身就是有价值的探索过程。