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1 天有情绪数据
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奈特不确定性：探索概率之外的不确定性
本文探讨了奈特不确定性（Knightianism）的概念，即在结果不确定且无法分配概率的情况下。作者将类似于具有已定义假设和效用的贝叶斯方法的“第三人称视角”与“第一人称视角”进行了对比。第一人称视角将世界视为感官数据的流，侧重于学习概念来预测和解释这些数据，这被认为更适用于现实世界的智能体，特别是那些太小而无法模拟整个世界的智能体。
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新方法阐明概率逻辑编程中的因果关系
研究人员开发了一种方法，用于确定概率逻辑程序的因果顺序是否可从其概率信息中唯一识别。通过利用无环概率逻辑程序与贝叶斯网络之间的联系，该研究概述了建立唯一因果顺序的条件。该方法还通过规定的因果对称性整合了来自关系结构的约束，从而能够验证学习程序的明确定义的干预语义。
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提出决策理论新框架；批评功能决策理论
一篇新论文提出使用非参数结构方程模型（NPSEMs）的决策理论形式化框架，旨在为该领域提供更清晰的建模语言和评估基础。该方法引入了“个人决策理论”，指导智能体最大化其主观反事实效用。论文还提出了决策理论的性能指标，并分析了吸烟病灶和纽康姆问题等经典问题。另外，一篇LessWrong帖子批评了功能决策理论（FDT），认为其定义不明确且建议不切实际，并将其与因果决策理论（CDT）和证据决策理论（EDT）进行了对比。
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新数学论文证明了凸序中的尖锐一维次高斯比较
研究人员发表了一篇论文，详细介绍了凸序中的尖锐一维次高斯比较。该研究证明了一个矩生成函数有界于标准正态分布的随机变量X，在凸序上被一个缩放的正态分布所支配。这一数学发现对于理解随机变量及其分布的性质具有启示意义。