【锚点】这一讲钉一个【行为经济学】判断：【锚定效应】不是简单的【注意力偏差】，而是在【似然信息不足】时，对【外部锚】做【贝叶斯收缩】的副作用。【显式】Tversky & Kahneman (1974) 的轮盘实验：锚 10 时，被试估计联合国非洲国家比例中位数约 25%；锚 65 时约 45%。【隐式】把锚看成噪声先验：后验均值 ≈ (w_prior * anchor + w_likelihood * estimate)/(w_prior + w_likelihood)。当被试内部证据精度低，w_prior 相对变大，锚移动更多。【细微】同一公式可解释为什么专家锚定更弱：领域知识提高【似然精度】，降低对锚的权重。【极难发现】如果锚是由同一系统生成或反馈回输入，锚会污染似然，形成自引用偏差；这时问题不是「人太信锚」，而是测量通道把自己的输出当作了独立证据。【流程节点链路】：外部锚 → 先验分布 → 似然更新 → 后验均值 → 判断输出。如果锚定是理性收缩，那么「去锚定」训练究竟是在提高似然精度，还是在强行降低先验权重？当先验权重过低，判断会不会反而更不稳定？