試圖在兩個方向上擴展這個。將想法放進框框裡很難，但 wireheading 是這種感覺。

我在表達這個食物想法時遇到了一些困難，但其實是說，將消費者飲食偏好的大數據機器學習模型與賭博的所有心理原則結合起來，效果非常好，尤其是在最後一公里的配送變得更便宜、更快速（例如無人機）之後。

我在表達食物創意時遇到了一些困難，但大意是，結果發現你可以將消費者飲食偏好的大數據機器學習建模與賭博的所有心理原始元素結合得非常好，尤其是在最後一公里的配送變得更便宜、更快（例如無人機） 你還想做的另一件事是*不均勻*地分配美味度。你不希望每一片多力多滋都一樣好吃。有些應該有雙倍的風味，但隨機分配，然後每包也隨機化（你會想要有一種更好的消費追蹤方式，這樣你最終可以做得比隨機好，當然，我認為我們接近能以+EV的方式做到這一點，但我懷疑這會花很長時間（目前的塑料薯片袋意外地便宜，便宜到在美國甚至無法正確打開，這顯然不是錯誤，因為如果袋子無法正確打開，它會促使你吃得比平常多） 接下來的計劃是，你需要一個完整的研發部門來深入了解腸道微生物組，了解最常見的物種所需的營養素和多酚等，因此你的目標將是一個每用戶的機器學習模型，知道這些並知道如何在任何給定時間最好地滿足最強需求的需求 然後本質上你有一個上述的元模型，它在不同類型的滿足之間交替，類似於間隔重複的方式，如果你正確地處理所有這些變數，你可能會在相當一部分人口中誘發暴食症 當然，glp1s的問題出現了，而上癮的食品行業目前在阻止它們方面做得很差，應該如果他們是，呃，~完美理性的資本優化行為者~，但

我用了很多意志力來抵抗在圖表中添加這樣一個明顯的 nsfw 列。