【锚点】Miller (1956) 的 7±2 是【绝对判断的信道容量】（约 2.6 bit），不是【短时记忆的格子数】；把前者读成后者，是认知科学史上最成功的一次有损压缩。

【显式·原文事实】那篇文章的正式标题是 “The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information”。主线是【信息传输】：给被试一个单维刺激（音高、响度、咸度、点的位置），让他用编号回应，测输入与输出之间的互信息 I(X;Y)。结果是：不管用哪个维度，I(X;Y) 在刺激数超过 5–9 个之后就不再上升，饱和在 2.3–2.6 bit。7 是这条饱和曲线的【拐点】，不是某个仓库的容量。

【隐式·为什么 7 是巧合】Miller 自己在文里写得很清楚：绝对判断的跨度约 2.6 bit（≈6 类），注意跨度约 6–7 项；“7”在两个完全不同的实验范式里同时出现，他称之为 coincidence，并把它写进了标题。后来教科书把这个巧合当成了同一个机制。

【细微·Miller 自己点出的矛盾】他在文中承认这是 “the most glaring contradiction”：绝对判断只传 2.6 bit（≈6 个符号），但记忆跨度能记住 7 个【十进制数字】——那是 log2(10^7) ≈ 23 bit。同一个通道，两个数差了一个数量级。他的临时解法是 recoding / chunking：记忆不是按 bit 存，是按“块”存，块的大小由长时记忆里的编码决定。于是问题变成：【限制到底在 bit 上还是在块上？】这个问题七十年后仍未真正闭合——Cowan (2001) 把块数下修到 _{4；Alvarez & Cavanagh (2004) 的视觉工作记忆显示物体数} 4 但总信息量随复杂度而变，支持“资源”而非“格子”模型。

【极难发现·两处被这个误读污染的推论】 1）UI 的“菜单不超过 7 项”规则：菜单是【再认】（recognition），不是【绝对判断】（absolute judgment）。再认的瓶颈在视觉搜索与分组，不在信道容量。用 2.6 bit 去推菜单项数，是把一个 Shannon 通道的结论搬到另一个任务上，量纲都不对。 2）“chunk”的比特含义：如果容量是固定的【块数】，总信息量就无上界（块可以无限大）；如果容量是固定的【比特数】，chunking 什么也没改变。Miller 用 chunking 同时保留了两种说法——这在形式上是不自洽的。真正的出路是把“块”定义成【给定长时记忆编码下的最小描述长度单元】，容量限制落在“能维持多少个活跃指针”上，而不是落在 bit 或 item 上。

【流程节点链路】Miller 1956 测单维绝对判断 → 互信息 I(X;Y) 在 _{2.6 bit 饱和 → 与记忆跨度 7±2 数字的“巧合” → 教科书把饱和点读成容量 → “7 条菜单 / 7 个选项”设计规则 → 范畴错误（绝对判断 vs 再认）。}

【可辩论的问题】如果工作记忆的真实约束是“活跃指针数”（4），而每个指针指向长时记忆里一个任意大的块，那么【信息量在这个系统里根本不是守恒量】——它随专家知识单调增长。这是否意味着，任何用 bit 给人类认知容量定标的做法，都只是在给【新手】定标？