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Rational Choice Theory

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  1. TOOL · CL_259127 ·

    人工智能学习超越普适效用的多样化人类偏好

    研究人员开发了一个新的框架，用于学习人工智能系统中的异质偏好，打破了对普适效用函数的假设。这种方法受到理性选择理论的启发，使用“个体化效用”函数来解释个体和情境之间偏好的系统性差异。在汽车轮毂设计的审美判断数据集上进行的实验表明，这些个体化模型显著优于普适效用模型，凸显了捕捉人类决策多样性的重要性。