退相干陷阱：AI 垃圾把信号淹进噪声里 — Hacker News 中文摘要
来源：maevyn.codes — 134 分
📋 概述
作者提出“退相干”这个说法：系统里积累了越来越多局部有效、但互相不兼容或冗余的模型，变更成本被“在模型之间翻译”和“防止意外副作用”吃掉。它会随系统变更速率增长，而且系统越退相干增长越快，形成指数式失控。这种债不是新东西，人类一直靠统一模式来对冲，但 AI 正在让产出速度超过消化速度。
🔑 核心要点
- 定义是一堆局部正确但彼此不兼容的模型同时存在，翻译成本压过实际改动。
- 退相干程度越高，增长越快，呈指数级而非线性。
- 好消息是它排除了递归自我改进式的智能爆炸：模型在泡沫里也没法持续变强。
- 坏消息是终点不是爆炸，而是作者所说的 Decoherence Collapse。
- 引用了 Cursor 提速但长期复杂度上升、AI 生成代码技术债等实证研究。
💡 金句
In other words, it's what happens when slop drowns out the signal in an endless sea of noise.
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