probeerde dit in beide richtingen uit te breiden. moeilijk om ideeën in vakken te passen, maar wireheading is de vibe

Ik had moeite met het formuleren van het idee over voedsel, maar de kern ervan is dat het blijkt dat je big data ML-modellering van de dieetvoorkeuren van consumenten *zeer* goed kunt combineren met alle psychologische primitieve van gokken, *vooral* nadat de laatste bezorging goedkoper en sneller is (bijv. drones).

ik had moeite met het formuleren van het voedselidee, maar de kern ervan is dat het blijkt dat je big data ML-modellering van consumentendieetvoorkeuren heel goed kunt combineren met alle psychologische primitieve elementen van gokken, *heel* goed, *vooral* nadat de laatste mijlbezorging goedkoper en sneller is (bijv. drones) een ander ding dat je wilt doen is de verdeling van smaak te *ongelijk* maken. je wilt niet dat elke dorito even lekker is. sommige moeten dubbel zo veel smaak hebben, maar op willekeurige momenten, en dan ook randomiseren voor elke zak (je wilt een manier hebben om de consumptie beter bij te houden, zodat je uiteindelijk veel beter kunt presteren dan willekeurig, natuurlijk, ik denk dat we dicht bij de mogelijkheid zijn om dit op een +EV manier te doen, maar ik betwijfel of het nog lang zal duren (de huidige plastic chipzakken zijn verrassend goedkoop, zo goedkoop dat ze in Amerika niet eens goed openen, wat uiteraard geen vergissing is, want als de zak niet goed opent, moedigt dat je aan om veel meer te eten dan je anders zou doen)) de volgende stap is dat je een hele R&D-divisie wilt hebben die de darmmicrobioom diepgaand begrijpt en begrijpt van welke voedingsstoffen en polyfenolen de meest voorkomende soorten zich voeden, en dus zal je doel een per-gebruiker ML-model zijn dat dit weet en weet hoe je het beste de sterkste vraag op elk gegeven moment kunt bevredigen dan heb je in wezen een meta-model van het bovenstaande dat afwisselend de verzadiging van verschillende soorten op een soort spaced-repetition manier behandelt, en je kunt waarschijnlijk binge-eetstoornissen induceren bij een aanzienlijk deel van de bevolking als je al deze variabelen correct speelt natuurlijk doet het probleem van GLP1's zich voor, en de verslavende voedselindustrie heeft momenteel slecht werk geleverd om ze te stoppen op de manier waarop ze zouden moeten hebben als ze, uh, ~perfect rationele kapitaaloptimaliserende actoren~ waren.

ik heb veel wilskracht gebruikt om te weerstaan om zo'n voor de hand liggende nsfw-kolom aan de grafiek toe te voegen