最近AI技术圈有个小众事件，

背后藏着大意义。

故事开始了，

出场人物是OpenAI翁家翌，

事件是，他在个人博客上发的一篇技术随笔。

随笔里有一个新概念（范式），

叫Heuristic Learning（HL）。

简单解释下，HL是什么？

之前的AI是"黑盒"，

它学到了什么，为什么这么决策，

上次出错的原因是什么，

都藏在几十亿个参数里，谁也看不见。

HL反过来，

AI把自己的经验显式写成文件。

文件里有：

这次试了什么、失败了为什么、下次改成什么。

这些文件不仅AI自己能读，人也能读，

新来的AI也能直接接手。

确实是很新的概念。

这个概念，源于翁家翌看到一个现象。

OpenAI的代码产品codex，

产出了不是一份固定的策略代码，

而是一套不断被修改、扩展、维护的软件系统。

他从这个现象里抽象出一个新概念：

Heuristic Learning(HL)。

而且翁家翌指出的现象本身很真实，

coding agent正在让一件事变得可行，

"用代码写策略 + 持续维护"。

我们再来看看具体的，

这套系统里有策略本身、状态检测器、

回归测试、视频回放、实验记录，

而且，这些组件随着任务进行，

被coding agent持续更新。

这就很有意思了。

更有趣的是，

状态-动作-反馈-更新这个闭环结构，

新的HL和深度强化学习不仅共享，还相同。

很有相互参照性。

HL 借了深度强化学习的合法性，

不需要自己从零证明自己是范式。

这在科学论证里，

叫类比迁移(analogical transfer)，

是个非常有力的工具。

这一套打下来，以前经验传不下来，

现在直接是写在文件里了。

AI工作三个月，

积累的经验，发现的坑，避开的祸，

全都以文字形式保留下来。

换个AI来接手，

翻开这些文件就能继承前一个AI的所有经验。

如果事情一直变好，会给商业世界带来什么改变？

AI有了成长性，

这是AI 从"工具"变成"员工"必经之路。

老员工的价值就在于"干得越久越懂业务"，

过去 AI 没这个能力，现在有了。

HL的真正先进性在于：

AI不只是代替员工"接手"业务,

它在"消化、内化、改写"这项业务的运行方式。

它每天都在调整变化，而且变化是有方向的，

朝着更懂、更优、更精的方向积累。

也就是说，

替你管业务，思路是从旧思路里学的，

而HL的AI是自己学习，自己进化，

按自己的思路在经营。

也就是，人家自己有判断。

如果说工业革命是把的"体力"外包给机器，

AI革命是把"脑力"外包给模型。

AI的成长性强了，这是另一个故事。

而且投资人会对HL这种AI能干什么充满想象。

回归这个概念本身，

我的结论是，

有时候不是"算法突破"，

而"维护曲线的改变"。

这篇随笔文章不是技术综述，

提出一个新的范式概念。

它不是论文，没有实验数据，

是基于观察的概念性论证。

HL这个概念，是否会成为业内标准术语，

还要看接下来一两年的发展。

当年，维护屎山规则太难，

就走入死胡同。

不过，coding agent时代，

这条曲线大概率会被改写。

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