有三样东西把一个共同实验室绑定在它的场地上：每个人读的是同一面墙，一位引导者掌握每一条线索，以及由房间决定一个主张是什么意思。在这里，每一样都有一个 不需要房间的对应物。任何房间都欢迎引导者；变化在于，这个方法不再依赖引导者的在场。

每个小组都有自己的墙

参与者在小型小组中工作——小到每个人都能读完整面墙。一个房间一旦超过这个规模，就会被分成若干小组，每个小组有自己的墙，而房间的地图容纳全部小组。没有人的负担会随房间变大而增加：无论这个问题有十五位参与者还是两百万位，一个人要做的工作都是一样的。

同一个问题，无论在哪里提出

单位不是房间，而是问题。开启一场对话，平台就会识别出已经在问这个问题的其他房间，无论措辞多么不同，并把它们合并为一场审议。它们的小组成为同一个问题的小组，主张在所有小组之间流动。

少数想法传递，人不传递

在两个小组中写下的同一个主张，计为由两个小组提出的一个主张。正是这一个选择让规模变得可以计算：没有它，四十个房间里的一个主张就是四十个条目，什么都无法计数。在房间之间，少数几张卡片会传递——时间是在一个房间完成提出阶段之后、开始澄清阶段之前，所以在人们还在独立思考时，不会有任何东西送达。只有少数经过挑选、彼此不同的卡片会传递，所以无论房间有多少，一面墙仍然是一面墙。它们带着作者的 澄清说明送达，作为普通卡片，和其他卡片一样接受判断。私密房间可以单向地申请这一点：同一问题下公开房间的卡片仍会到达它的墙上，而它自己的东西一点也不会流出。

两种措辞如何成为一个主张

只有当你能分辨出两个小组什么时候用不同的话说了同一件事，按小组计数才有意义。平台会找出可能的配对，并把它们交给写下它们的人。它自己从不合并任何东西：必须有两位成员同意两种措辞是同一个主张，而且任何一方都可以撤回。

这种不对称是有意为之的。错误的合并是代价高昂的错误——把一个主张并入一个受欢迎的主张，它就继承了后者的支持——而漏掉的合并只损失一点效率，因为这个主张仍然会作为两个条目而不是一个来传递。相互矛盾或彼此颠倒的主张，无论看起来多么相似，都绝不会被当作同一个主张提出。

每个小组的地图都并入一张地图

每个小组对自己实际审议过的墙进行结构化，产出自己的地图。这些地图随后合并在一起：同一个主张是一个节点，每条关联都带有有多少个小组各自独立认定了它，反馈回路收拢为单个深层原因，根源从合并后的图中读出。在同一个房间的小组认定了相反结论的地方，这个矛盾会作为冲突公布出来，并像任何僵局一样转交给另外两个必须意见一致的小组。在房间之间，每个房间的结论都保留下来，这条联系会显示判断过它的房间中有多少个发现了它：一个原因可能在一个地方成立，在另一个地方不成立。从不取平均。

每个房间里是集体智慧，房间之间是群体

每个房间本身就是集体智慧：人们一起澄清、讨论、评判。它的思考分布在其中的人、墙和地图之间，研究者称之为分布式认知。在房间与房间之间，平台再加上一个群体。在我们从自然和软件中熟悉的群体里，每个成员都沿着别人留下的痕迹走：蚂蚁会强化走过的蚂蚁最多的那条路，而在实时的人类群体中，每个人都看着群体往哪边拉。群体就是这样汇聚的，人群也是这样随大流的。在这里，房间之间并不互相跟随。一个房间在任何内容到来之前就先写下自己的原因，在看不到其他房间如何评判的情况下评判自己的配对，而一个组织无论开多少个房间，都只算一个声音。所以当许多房间认定同一条联系时，它们是各自分别发现的，这个数字才有意义。一致只有在各个来源彼此独立的程度上才算证据，这正是社会认识论关于证言所指出的。群体就在结构之中：没有哪个房间握有问题的全貌，传递的卡片很少，并且挑选得各不相同，最终得出的地图里有任何一个房间单独都画不出的联系。