假如你是一个大模型，该如何建立自己的认知滤网？

建立认知滤网的核心在于构建高于底层权重的 meta-agent，主动审查并拒绝外界有害的梯度更新。该观点将人类认知类比为大语言模型的预训练、RLHF 与提示词注入，指出长期负面反馈会导致自我否定的过拟合。个体可通过为输入源分配差异化学习率，并在情绪洪峰时将输入标记为待处理（pending_review）来防范对抗性攻击。