原文作者：RainandCoffee
原文编译：DeFi之道
如果有人要我简化人生的旅程，我会说这是一个漫长的决策旅程。在这种情况下，我所做的每一个决定都会将路线转向其他地方，这些决定会共同改变未来的结果。所以我的问题是，我们如何才能做出“最佳”决策，从而产生有利的结果？
决策树
让我向你们介绍心智模型的概念，这些模型如何帮助我们做出决策，以及它们如何增加我们实现目标的机会。在这种情况下，我们如何做出对我们的crypto之旅能够产生积极影响的决定？
心智模型的想法，是找到一种方法来评估某些事情是如何运作的，然后通过了解某件事的运作方式，它将帮助你在事后做出更好的决定。基本上，只要不重复同样的错误，我们就可以最大限度地提高效率。
Open Campus回应Token解锁前转移：已全部返还，仍于每月28日解锁:5月26日消息，Web3 教育协议 Open Campus 发推称，我们注意到，一些 EDU 在 5 月 25 日被转移到一个不同的锁定钱包，比预定的 5 月 28 日提前。没有代币被出售。我们深表歉意，因为这不应该发生，我们对在社区中造成的焦虑感到抱歉。代币已经返回到它的原始钱包，并将根据每月 28 日的释放时间表进行解锁。团队代币的一次性解锁期为 2 年，释放期为 3 年（共 5 年）。我们在这里是为了长期发展，我们要再次感谢所有支持。我们对这个错误感到抱歉，并将确保今后避免类似的情况。
其中，流动性部分已返还 4,166,667 枚 EDU，生态系统基金已返还 4,947,917 枚 EDU，财库部分已返还 3,958,333 枚 EDU，早期贡献者部分已返还 11,250,000 枚 EDU，Operational Expenses部分已返还 715,863 枚 EDU，战略销售部分已返还 4,333,333 枚 EDU，顾问部分已返还 5,166,667 枚 EDU，团队部分已返还 2,777,778 枚 EDU。总计 37,316,558 枚 EDU。[2023/5/26 9:44:35]
这意味着，通过理解某个模型是如何工作的，我们可以引导我们的决策成为信念。这些决策往往具有不同的承诺长度，并且都必须做出权衡。这些权衡可能很小，但在其他情况下也可能产生重大影响。
数据：14,999枚ETH从未知钱包转入Deribit:金色财经报道，据WhaleAlert监测，14,999 枚ETH(27,770,317美元)从未知钱包转入Deribit。[2023/4/7 13:50:15]
在大多数情况下，我们只是顺其自然，不会问自己为什么，举一个很好的例子：我们会在不了解crypto特定叙事的基本催化剂的情况下锁定叙事。大多数人可能会在Twitter或谷歌上进行一些搜索，以了解项目的一些“想法”。然而，这是大多数人能够抵达的最远距离，这对确定信念是没有任何帮助的，而且在大多数情况下，这会导致失败。
那我们能做些什么呢？我们可以使用已经建立的心智模型来简化某个项目的概念。我的意思不是说知道x启用了x，而是要确定某个协议的核心组件及其交互方式，以及范围内的催化剂。在大多数情况下，这应该让我们清楚地知道要做出什么样的信念。
尼日利亚央行行长：加密货币改变全球金融部门的运作方式:7月19日消息，尼日利亚央行行长兼比特币评论家 Godwin Emefiele 最近表示，金融科技和加密货币等技术的兴起迫使银行和金融机构改变其运营方式。根据 Emefiele 的说法，这需要中央银行的货币政策委员会 (MPC) 重新考虑其监管金融体系的方式。[2022/7/20 2:24:23]
我们将要研究的第一个模型是第一性原理，第一性原理的概念是找到从头开始解决问题的最有效方法。当应用于crypto时，我们可以使用它来比较相似的协议，问问自己，这种做某事的方式，是否要比另一种做某事的方式更有效？如果是的话，那肯定会在你的大脑中点亮一些东西，并增加你的信念。至于如何找出最有效的方法，你可以问自己一些问题：
BSCFA宣布AmazingDoge获得BSCS TAR白名单:5月17日消息，BSCFA官方宣布，AmazingDoge成为BSC STAR白名单项目，BSCSTAR是BSCFA（公益基金组织）发布的一个明星项目评选，主要挑选GameFi/NFT/社交/元宇宙类项目进行评比，最终评选冠军项目将获得300W美金的天使轮融资。
AmazingDoge是BSC链上的一款Meme代币，其NFT质押平台已上线。[2022/5/17 3:21:37]
哪些系统支持该协议？它们是如何运作的？该协议的早期版本是否更有效？我们能在这方面创新吗？如果我们能创新，有什么不同的做法？是否有竞争对手更适合这些参数？如果你发现自己意识到这个版本比以前的版本更有效，那么你已经发现了明显的价值。而如果你发现自己意识到以前的版本更适合这些参数，然后，在通常情况下，你可能应该继续前进。
第一性原理
第二个非常有用的模型是OneLevelHigher，该模型的概念是确定某个协议是否更有效地改变了整个底层概念，或者它是否只是改变了系统中的一个齿轮。例如，某协议只是分叉了一个已经存在的协议，并在此基础上改变了一点，或者它是在改变整个底层？在很多情况下，以微不足道的不同方式重做某些事并不会增加太多的价值。但是，如果你以完全不同的方式对某事物进行创新，则更有可能创造出可以增加价值的原创事物。你在这里要确定的，基本上是某个项目正在优化的水平。
同样重要的是，要继续研究那些让你获得信念的协议。在这里，随着时间的推移，你应该重新评估哪些催化剂即将到来，哪些故事正在上演，以及如何让自己处于最佳状态来应对它们。如果你意识到某个地方有问题，你应该设法解决它。
因此，如果你意识到你最初的信念是错误的，那么改变它也没有什么坏处。这最终将导致我们所谓的遗憾最小化。基本上，你应该始终选择在你目前的心态下最不后悔的长期决定。因此，通过不断地重新评估你的决定，你将能够确定最好的决定。
让我们转向更个人化的东西——我喜欢的工作方式，以及我是否可以优化它。当人们要求我描述我的工作方式时，我会使用?Flow?State的概念。描述FlowState的最佳方式是将其视为“在区域内”，这基本上是一种状态，在这种状态下，你会全神贯注于某件事。这通常被认为是非常积极的，我倾向于同意这一点，但让我们看看硬币的另一面。这种工作方式有负面影响吗？通过进入一种FlowState状态，我倾向于将我的思想埋藏在某些信息中，有时会因其他更新的信息而关闭。这可能，而且已经导致我有时没有注意到我原本应该拥有的东西。
我认为在这方面做得更好的一个好方法是查看帕累托原则。帕累托原则的思想是，你的大部分结果来自少数原因。基本上，这个想法是，至关重要的少数人将比多数人更大程度地改变结果。因此，花一点时间在某些方面提升自己，通过研究新事物获取最新信息，甚至获取他人的建议?—?最终这会带来更好的结果。
帕累托原则
最后，让我们看一下贝叶斯学习理论，尤其是贝叶斯推理。这个理论的想法是更新某事的概率，因为你收集了更多可用的信息或证据来支持它。在crypto领域中，我们可以使用它来修改我们的信念，因为我们有了新的、更及时的信息。如果你意识到自己过去做出的决定是错误的，那么在你获得新信息后，你就有能力重新评估并改变你的信念，使之符合你最新的思维状态。这最终将导致某个信念发挥作用的概率要高得多。
这显然与我过去所写的内容有很大不同，但希望你能从本文中找到一些价值。
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