之前的篇章都在强调建模的重要性，但是同人市场总有一部分内容是建模无法覆盖的。数学固然很重要，提供了一个严谨的工具，但是实际上回归到演绎推理的思考也很重要。数学并不能完整地概括市场的全貌。通俗来讲，天下没有免费的午餐；没有一个模型是正确的，但是模型本身的重要性在于反馈经济学直觉的结果。

同人文化从来不是局限于某一个国家的，得益于全球互联网，同人文化得以在全世界广泛传播。商业的传播同样也遵循这个路径，因此享有盛誉的IP在全球风靡是一件再平常不过的事情了。

众所周知，官方和同人实际上是一个相辅相成的角色。当然，不同的官方运营主体对于同人的态度也不一样。存在严厉的官方不允许任何关于IP的同人创作，也有基于官方手册指导下的同人创作，以及弱官方——无法干预同人创作或者完全不主动干预同人创作。

传统经济学假设买卖双方全知全能，因此同一种商品在市场上只会有一个价格。但显然不可能买卖双方都是全知全能的，这个假设过于孱弱以至于持久被诟病。因此乔治·斯蒂格勒（George Stigler）提出了很有洞见的模型建构。

在柏拉图著名的“地穴寓言”中，囚徒们长年面壁而坐，通过观察投射在墙上的影子来推测现实。他们发展出了一套精妙的学问：谁能最准确地预测下一个影子的出现序列，谁就是群体中的智者。在这个故事里，影子是囚犯们的现实，但并不是真实世界的准确呈现。

在 ChatGPT 引爆了 NLP 领域的“基础模型”狂潮后，时间序列预测（Time Series Forecasting）领域也陷入了一种集体焦虑。不管是学术界还是工业界，都在试图复刻这一路径：收集海量的金融、气象、电力、医疗数据，试图训练出一个能通吃所有下游任务的通用模型。

I’m thrilled to share that I’m currently involved in a web development project for a club at my university. To be precise, it’s more of an app development project, but our main task is to create a demo. This demo will serve as a showcase for the next round of funding. As students, this is a rare opportunity to experience a real-world working scenario.

Assume letters are numbered from 0 - 25, we have the following two functions: