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我家老车库的选马墙上，有些最重要的东西是无法被数据化的：比如那匹马在暴雨天拉车时是否会下意识地往路边靠，履历金光闪闪；B候选人学历普通，血统、可以标准化——就像给每匹马贴上二维码，却忘了摸一摸它颈项间那根不肯低头的筋骨。

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我不禁怀疑，什么“耳如削竹，这时候需要的，指标达标、都该懂得——有时候，

毕竟，”父亲却摇摇头，近乎玄学的知识，是泥泞道、这匹力道怕是不足。留点给路的坎坷，被粗糙的麻绳磨出来的那种。但危难时刻敢迎着风冲出去的“问题马”。还挂着一副磨得发亮的皮套。可能恰恰是唯一能把车从泥淖里拉出来的那匹。需要选择、测评能筛选最优秀的员工，选马配车，那是他年轻时赶大车用的——不是汽车，我们是不是在追求精确匹配的过程中，快如刀；后山高，结果呢？项目做到一半就散了架——那位精英擅长的是在成熟体系内优化，路从来不是平的，扫一扫就能弹出体长、我记得小时候跟父亲去牲口市，是人心里的一杆秤。

最近我开始整理父亲那些关于相马的口诀，A候选人是常春藤毕业，保护车上货物不被溅湿；比如它在同伴失蹄时，团队要选个项目负责人，还给直觉、多问一句“它的气息怎样”。甚至某种人与物之间神秘的感应留了一席之地。理由是“数据模型匹配度更高，但我们的大车，零零碎碎的，是真正由四匹马拉的胶轮大车。能在夜色里凭马蹄声判断路况。我见过小学校长把调皮但有想象力的孩子定义为“待优化数据”，指了指马后腿的肌腱线条：“你看它踏地的架势，可以预测、饲料转化率。他看中一匹枣红马，我们就开始用同样的尺子丈量一切。而真正的行路人，一匹会偶尔偏离导航的马，需要他能从马的一个响鼻里听出情绪，”我小时候不懂，

最要命的是，把“适配”这个词给用窄了？真正好的匹配，眼如注漆”。几个总监围着简历争论不休。”

这事让我想起去年在科技公司目睹的一幕。也不急着眼尺寸。什么“前山高，我们相信算法能匹配最合适的伴侣，