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一、链动2+1zui大的特点，就是分销商终生只需消费499元，发展第三条线就开始躺着赚钱，而且提现秒结算无需手续费。

二、链动2+1的玩法也很简单，只有代理和老板两种身份：

在平台创业专区消费499元，即可获得代理身份，享有推广权益；

代理直接推荐2个代理，即可升级为老板，脱离原本关系，建立自己的市场团队。

成为老板之后，除了推广权益外，还享有团队见点奖，就是团队中每增加一个人，老板都可以获得200元见点奖。而且如果下级代理也升为老板的话，上级老板还可以拿到下级老板全部收益的10%。

举个例子：

A买499礼包成为代理；A推荐B1、B2也买499礼包成为代理；A分别获得B1、B2的直推奖励100+100=200元；A升级成为老板身份，B1、B2各推荐2个499元礼包代理，也就是C1、C2、C3、C4；A获得800元见点奖，B1、B2分别获得200元直推奖（直推奖100元，见点奖200元）；第1、2条线留给上级，与A再无关系；当A推荐第三条线，也就是B3时，将会获得100元直推奖和200见点奖，也就是300元。

链动2+1的优势就在于，只是二级分销，规则简单门槛低，容易让更多人参与进来。再加上走人机制和留人机制，让团队整体二二裂变下去，架构稳定且发展速度快。这种模式适合很多行业，尤其是像化妆品类、酒类和水果食品类等等，都可以结合链动2+1模式来运行，从而让团队迅速壮大和获利。

认知模拟经济学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如认知科学， 运筹学和经营科学。他们的研究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰。基于逻辑不像艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示， 智能规划和机器学习. 致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学.“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如马文·闵斯基和西摩尔·派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 "SCRUFFY" .常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。这场“知识革命”促成专家系统的开发与计划，这是第一个成功的人工智能软件形式。“知识革命”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。