工作记忆容量与认知负荷
本条为初评草案（AI 辅助编目 · 评于 2026-07）：T 阶为三问初评（撬动面 × 停滞度 × 临界性），双评过 σ 门并红蓝复核后才升"已建档"。查不到的字段留空不编。点亮者会进入亮星候选流程，其贡献与星阶按 HCF 独立重评，不从暗星自动继承。
工作记忆是人当下在脑中主动保持并操作信息的能力,容量有严格上限(经典'7±2'被后续研究收窄到约4个组块)。这道上限为何存在、由什么神经机制强加、能否通过训练或工具真正扩展,机制层至今未定论。它同时是认知负荷理论的地基——教学如何不超载,直接依赖对这道上限的理解。攻破它,解锁的是人类学习效率的工程化转化:从教育设计到人机界面,都建在这个容量常数之上。
卡在'为什么是这个数'和'能不能扩'两问都悬空:Baddeley多成分模型与Cowan嵌入过程模型对容量的定义与来源解释不同,谁对未裁决;组块、复述、注意焦点如何共同决定有效容量,机制未闭合。训练能否真正扩展容量(而非只是任务特化)长期争议未决,机制到教学的工程转化也未成型。
认知心理学领域长期在攻,无集中攻坚项目;可确证存在的理论框架有Baddeley与Hitch多成分工作记忆模型、Cowan嵌入过程模型(约4组块的注意焦点),源头可追溯到Miller的'神奇的数字7±2'
读认知心理学/认知科学方向,进做工作记忆或学习科学的实验室。切入子问题建议从'容量上限的来源'(注意焦点 vs 时间衰减 vs 干扰)或'训练迁移的真伪'入手——这两处争议最久、最缺决定性证据;偏工程的可从认知负荷理论的教学转化切。
谁在攻这颗暗星 · 攻关者名录8 人
这不是终点站——今天在这颗暗星上攻坚的人，就是明天点亮它、登上星光榜的候选。名录含科研、创业与第三方三类关键角色，初评待核实，欢迎补充与纠正。
去哪家 · 机构与公司名录4 家 · 其中初创/成长期 1
给求职者和投资人的信息增量——不只是听过的大机构，更多是正在攻这颗暗星的初创与新公司（联网实搜、初创优先排序，初评待核实）。