· 预设：指我们认识世界前已有的先验范畴、理论框架、文化背景和基本假设。例如，康德哲学中的“时空”和“范畴”，或我们日常的“因果关系”假设。
· 生成：指我们基于这些预设，对外部信息进行理解、推理和建构新知的过程。
· 关系：我们无法脱离预设去“纯粹”地认识世界（生成知识），但新的认知经验（生成物）又会反过来修正或丰富我们的预设（如科学革命）。认知是一个在“预设-生成-新预设”中不断循环的生成过程。
2. 人工智能与机器学习
· 预设（规则/数据驱动）：
· 规则预设：早期AI，专家系统。开发者预设所有逻辑规则（如“如果...那么...”），系统只能在这些规则内“生成”结论。
· 数据/架构预设：现代深度学习。开发者预设模型架构（如Transformer）、训练目标（如最小化损失函数）、和训练数据分布。这是更深层、更灵活的预设。
· 生成：模型根据输入的提示（Prompt），在预设的架构和参数所定义的“可能性空间”内，计算出新的文本、图像、代码等。
· 关系：生成的内容完全内生于其预设（数据和算法）。“涌现能力” 是关键——当模型规模（预设的复杂度）达到一定程度时，会生成出开发者未曾明确预设的新能力（如推理、代码生成）。这体现了生成对简单预设的超越。
3. 艺术与创意创作
· 预设：艺术形式（如十四行诗、交响曲式）、风格流派（如印象派、极简主义）、创作工具（如油画颜料、钢琴）、以及艺术家的个人经验和美学观念。
· 生成：具体的创作过程，产生独一无二的艺术作品。
· 关系：伟大的艺术家在深厚的传统（预设）基础上进行创作（生成），其杰作往往既能体现传统精髓，又能突破传统边界，生成新的风格或表达方式，从而成为后人的新预设。
4. 教育与学习
· 预设：课程大纲、教材知识体系、教师的认知结构。
· 生成：学生对新知识的内化、理解和创造性应用，形成自己独特的认知网络。
· 关系：好的教育不是让学生机械复现预设知识（死记硬背），而是利用预设作为“脚手架”，激发学生生成自己的理解和洞见