Xiaosun 用信息论解读推荐算法：好算法应降低你对世界的惊异度

xiaosun86 · x · 2026-11-05

研究者 xiaosun86 突然领悟到佛家「大智慧解脱无量苦」的含义：你始终需要一个好的世界模型。他此前提出，算法的目标应是降低用户对未来现实预测的惊异度——即每条展示的内容都减少你建模世界所需的比特数，用 DKL 与世界固有不确定性 H(q) 一起决定生活幸福感。

他的比喻：没人会因为缺冰淇淋而营养不良，人们需要的是西兰花的信息来更好表征现实。这是一条把信息论、推荐系统与幸福感的跨界观点帖。