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dynamic pricing
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RL 代理学会动态定价杂货，优于启发式策略
研究人员开发了一种强化学习 (RL) 代理来动态定价杂货，旨在平衡即时销售与长期客户价格预期。该代理在一个由心理上多样化的购物者组成的模拟市场中从头开始训练。它学会了管理价格锚点、客户保留和损耗，最终在它在训练期间未遇到过的产品上，其表现也显著优于手动调整的启发式定价策略。
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人工智能驱动的动态定价通过学习支付限额来剥削消费者
文章批评了人工智能在动态定价中的应用，认为它超越了简单的价格调整，旨在从消费者那里榨取最大可能的付款。这种技术被描述为一种“技术封建主义”，其中算法会学习个别用户的财务限额，将便利性转变为剥削工具。
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马里兰州新州法禁止人工智能驱动的杂货价格欺诈
马里兰州已颁布一项新法律，禁止杂货店和配送服务使用人工智能根据消费者数据调整价格。该法律将于10月生效，针对动态定价或监控定价等做法，即个人可能为同一产品支付不同金额。该法律旨在防止由人工智能驱动的消费者行为分析引起的人为通货膨胀。