在前面两节中，我已经用四个模型来说明了两个问题：
第一个，为什么Gym-Pact能风靡美国取得成功。第二个，为什我邯郸学步，Gym-Pact变成stu-pack模式以后却无人问津呢？
对于我们大多数来说，模型其实就是一个黑箱子，我们不需要知道他推导、运算的原理，只要从一头输入初始状态的参数，然后从另一头我们就可以知道结果。
用模型化思维来思考的最大好处就是：模型已经帮我们省略的过程，只要看到开头，我们就可以知道结果。
不过，这同时也是命运的悲哀。导致失败结果的因素，从一开始就已经种下。
就像我设定的stu-pack学习模式，不在于学习过程多么有趣，不在于设定的目标多么远大，一旦陷入了“现状偏差”和“预期理论”这样的模型中，那么结果自然已经呈现在我面前。
不过我不是一个向命运低头的人哦！挑战命运，改变命运，甚至能决定自己的命运，这不是每一个人所希望拥有的力量么。
模型告诉我，初始的状态决定了最终的结果，一切过程的努力都是徒然。但是如果我们来改变初始的参数，那么结果必然会大不一样！
要改变这样的模型，我应该做哪些调整呢？
这里又要提到两个个模型：一个叫“起立鼓掌”模型，一个叫“临界点”模型。
起立鼓掌模型告诉我们，一场舞台剧，总会有人鼓掌，已经鼓掌的人会引发更多的人鼓掌，最后发展到全体鼓掌。
而临界点模型则告诉我们，很多事情的爆发都有一个临界点。就像氢弹爆炸，如果初始爆炸当量达不到临界点，那么就只会是一次普通的化学反应。一旦初始当量达到一定的阈值，原子之间才会发生聚变反应，释放出毁天灭地的能量！
尽管“起立鼓掌”模型和“临界点”模型实质上是完全两种不同的模型，一种是渐进式的，一种是爆发式的，但是都说明了一个问题：
我需要一个能引发燃爆的火种！
这也是为什么很多产品要寻找种子用户。一旦有了种子用户，生根发芽，那就具备了起立鼓掌模型还是临界点模型的初始状态！
结果~~~~~~~~~
哈哈哈哈~~·
正当我为自己用模型化思维又解决了一个大难题的时候，一直在群里默默不语的@秋叶 冒出了一句：
你的分析都是错的！
错的？错的？怎么可能？我用的模型错了么？我的思维方式错了么？还是其他什么我不知道的错误？
因为你的规则设计太复杂。
根本没有人能看完看懂。
所以也就没有人参加了！
我无言。
突然又想到一个故事。
曾经有个全球顶尖日化公司，为了解决生产线上肥皂包装问题，请来了一个专家团队。这个包装是什么问题呢？就是流水线自动作业的时候，可能会出现空包装盒的情况。
专家们到来之后，连续几周对出现错误的概率进行了统计，建立了一系列模型方程，升级了软件系统，又为流水线添加了重力、透视等传感器，耗费了上千万的预算，终于成功地将错误率降到了满意的范围之内。
远在中国，同样一家日化企业老板也遇到了这样的问题。他对流水线的线长说，给你三天时间，否则走人！
于是线长搬来一台大功率的电扇放在流水线旁边。所有的空盒子都被吹跑了！
好吧，其实模型化思维的第一章就告诉我们，“模型都是错的！”
威哥要添上一句：如果你没有把它用在正确的地方！
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