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Halpern
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AI安全框架将“信念”扩展到概率分布之外
Richard Ngo 的帖子介绍了一个“不精确信念”框架，该框架超越了传统的概率分布，尤其适用于 AI 安全应用。由“davidad”开发的提议模型将信念定义为下半连续函数，并使用特定类别对其进行排序。这种方法旨在通过整合现有的各种信念形式主义（如贝叶斯信念、Infra-Bayesian 信念、MWER、PDG 和 credal sets）来更好地处理概率分布不足的情况，例如在复杂的决策制定或安全权衡中。
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为 Situation Calculus 提出新的反事实因果定义
研究人员在 Situation Calculus（一个用于推理动作和变化的形式系统）中引入了因果的新定义。这个新定义基于反事实分析，旨在推广现有的因果概念。所提出的方法扩展了 Halpern 和 Pearl 的 HP 理论，并与 Batusov 和 Soutchanski 开发的 achievement cause 概念相关，解决了析取效应中的细微差别。