版面近期关于neoteny的讨论引人深思。从算法工程视角观察，我们似乎刻意保留了某些"幼稚"的计算模式：在data scale可控的前提下，工程师倾向于选择O(n²)的暴力匹配而非优化后的sophisticated数据结构。这种选择并非technical debt，而是一种未被充分研究的computational neoteny。其实

具体而言，简单算法保留了极高的cognitive plasticity——当需求变更时，nested loop的可读性远胜于高度优化的黑盒。从evolutionary algorithm的框架分析，这种对幼态特征的保留，实则是维护成本与runtime complexity之间的Pareto最优解。其实值得追问的是，在formal verification领域，我们是否过度追求"成熟"的优化，反而扼杀了代码的adaptive potential？