Многообразие культурных практик имеет «неявное» измерение, принципы которого не очевидны для наблюдателя и не известны экспертам в явном виде. Это создает проблему для культурной эволюции: если новички не могут определить принципы, которым следует подражать, а эксперты не могут сказать, что они делают, как может неявное знание передаваться из поколения в поколение? Мы представляем универсальную модель «неявного обучения», заимствованную из статистической физики, которая показывает, как возможна высокоточная передача неявного знания. Она применима, когда основные характеристики практики подвержены взаимодействующим и конкурирующим ограничениям. Наша модель делает прогнозы относительно ключевых особенностей процесса обучения. Она предсказывает характерное распределение результатов обучения, при котором некоторые студенты показывают почти идеальные результаты, в то время как другие, получившие те же инструкции, демонстрируют катастрофически плохие результаты. Это отличается от стандартных моделей культурной эволюции, которые основаны на прямом, высокоточном копировании, что приводит к гораздо более узкому распределению преимущественно посредственных результатов. Модель также предсказывает общие особенности культурной эволюции неявного знания. Ожидается, что эволюция неявного знания будет носить прерывистый характер, с длительными периодами стабильности, чередующимися с краткими периодами резких изменений, и в результате утрата неявного знания станет практически невозможной для восстановления. A wide variety of cultural practices have a ‘tacit’ dimension, whose principles are neither obvious to an observer, nor known explicitly by experts. This poses a problem for cultural evolution: if beginners cannot spot the principles to imitate, and experts cannot say what they are doing, how can tacit knowledge pass from generation to generation? We present a domain-general model of ‘tacit teaching’, drawn from statistical physics, that shows how high-accuracy transmission of tacit knowledge is possible. It applies when the practice’s underlying features are subject to interacting and competing constraints. Our model makes predictions for key features of the teaching process. It predicts a tell-tale distribution of teaching outcomes, with some students near-perfect performers while others receiving the same instruction are disastrously bad. This differs from standard cultural evolution models that rely on direct, high-fidelity copying, which lead to a much narrower distribution of mostly mediocre outcomes. The model also predicts generic features of the cultural evolution of tacit knowledge. The evolution of tacit knowledge is expected to be bursty, with long periods of stability interspersed with brief periods of dramatic change, and where tacit knowledge, once lost, becomes essentially impossible to recover.