这种双重关注在社会科学研究中汇聚起来，LLM因其在实验环境中模拟人类行为的潜力而受到关注。值得注意的是，在复杂的社会困境和博弈论的框架中，LLM正在被用来测试它们的认知推理能力和表现结果。...作者使用OpenAI的GPT-3.5-turbo-16k和GPT-4模型来运行实验，通过Python的openai包与它们进行接口交互。...在相反的极端是囚徒困境，在囚徒困境中，选择背叛始终是最优的。 在这里，作者介绍了一个重要的术语：在囚徒困境和囚徒的喜悦中，只有一种行动是合理的。...此外，正如前面所述，GPT-3.5在给定不同上下文提示时以不同的方式玩同一个游戏，但在给定相同上下文提示时不会以不同的方式玩不同的游戏。...但这并不意味着它能够细分不同类型的游戏，实际上我们观察到的是，GPT-4似乎采用了二元阈值方法，将游戏分为“高”和“低”社会困境的类别，而不是辨识每个游戏的独特特征。
还有博弈论中经典的“囚徒困境”，其中两个人因同一件罪行被指控有罪。假如两人彼此合作，都否认犯罪，双方都可缩短刑期（比如说1年）。...但在重复的囚徒困境中，博弈反复进行，人们会学习合作，以获得最轻的刑期（1年）。 Jacob Crandall 是杨百翰大学计算机科学家，他和同事们想看看机器是否能够学习玩这类“非零和博弈”的游戏。...研究人员测试了25种不同的机器学习算法，AI 程序可以通过在他们的行动和结果之间自动搜索相关性来提高表现。 让研究人员失望的是，这些算法都没有能够学会合作。但随后，他们转向从进化生物学获得的启发。...所以它们加入了19个预先写好的句子，比如“我正在改变我的策略”，“我接受你的最后一个建议”，或者“你出卖了我”，这些句子可以在每个回合之后在玩家之间来回传递。...随着时间的推移，计算机必须使用它们的学习算法在游戏的语境中学习这些短语的含义。 这一次，被称为S＃（发音是 S sharp）的算法在25种算法中凸显出来。
（上一篇文的翻译地址：http://www.atyun.com/7659_如何正确的猜拳：反事实遗憾最小化算法.html） 我们设计智能体并不同的环境中测试他们的能力。...我们想测试遗憾匹配和另一个强化学习智能体在囚徒困境下如何表现,并说明这些测试在AI研究中的价值。针对不熟悉囚徒的人, 下面我会详细的介绍。 囚徒困境 一天, 警察逮住了两个在城市两边贩卖违禁物品的人。...但是如果你们都供认了，每人获刑三年。 现在通过上述事例，详细讲述了囚徒困境。这笔交易可以在下面的收益表中看到。 ? 囚徒困境的回报表 如右下角所示，从整体来看双方都否认是最佳选择。...把拍卖当作一个战略游戏, 我们认为每个投标人当作一个玩家，就像每个囚犯是一个玩家一样。然后,我们认为玩家i的出价都是他们合理的策略。 在这个例子中, 我们假设估值 vᵢ受到了对手的限制和了解。...不同的公司可能会在线上广告拍卖中对广告位置的估值往往不同，因为他们在广告上的产品利润率不同。 然而, 这一假设是必要的，因为估值是在收益表中使用的，因此，玩家对对方的回报函数是了解的。
2.囚徒困境 在这种情形下，如何分析张三和李四的决策？ 可以这样分析，纵向看： 1)若李四选择揭发，则张三要利益最大化，则会选择判刑更少的3年，即选择揭发。...这就是囚徒困境——个人理性与集体非理性 推广到一般情况，将具体的数值抽象化，可以得到囚徒困境下面的条件： 再进一步推广，这就是囚徒困境的情形： 3.纳什均衡 3.1纳什均衡的定义 纳什均衡指的是...3.4混合策略纳什均衡 混合策略：σ 是以某种概率选择策略集合中的不同的策略。 纯策略即选择概率为1，因此纯策略是混合策略的特例。...试给出一般情况下玩家应采取的策略，并对附件中的“第五关”进行具体讨论。...试给出一般情况下玩家应采取的策略，并对附件中的“第六关”进行具体讨论。 第三问就可以用到静态博弈的模型，具体解答可以看相关优秀论文。 我已上传到我的资源内，可以点击下载。 2020数学建模国赛优秀论文
本书由耶鲁大学教授奈尔伯夫和普林斯顿大学教授迪克西合作编写，他们结合了丰富有趣的故事和理论，所以没有相关基础的读者也不用担心读不懂。 你可以先来感受一个最经典的博弈问题——囚徒困境。...生活中的个人、市场竞争中的企业、展开军备竞赛的国家，其实都曾吃过囚徒困境的苦。...有些博弈是零和博弈（意思是不是你赢我输，就是我输你赢，没有双赢的结果），而囚徒困境里则出现了共同的利益和冲突，认识到这一点，对我们的分析和决策非常重要。...那为什么囚徒困境里面的人很难获得最优的那个结果呢？ 最近在学习人工智能，人工智能包括了机器学习，机器学习里面有一种分类为强化学习。...在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习，而在连接主义学习中，把学习算法分为三种类型，即非监督学习(unsupervised learning)、监督学习(supervised leaning)和强化学习
它能够赋予我们在这样的环境下指引机器学习算法的工具。 但是，需要注意的是这种常见的方法并不是一种与常识相符的方法，我们来看看为什么。 消除错误和建立新真理或事实一样好，甚至有时比它们更好。...例如，假设智能体一直没有经过学习、没有被改变，一个算法可以在每当它想要做出决策和规划时应用囚徒困境博弈。但是学习对智能体的表现又有何影响呢？与其它智能体的互动不会影响它的策略吗？...在最近的进展中（https://arxiv.org/abs/1803.00162），人工智能社区研究了在「顺序囚徒困境」下的学习情况，但这方面的研究尚处于起步阶段。...在我们提出的例子中，环境包括其他同样执行这个学习算法的智能体。因此，算法必须在它行动之前考虑其动作的影响。 早期的关注点 从博弈论创立之初（在经济学中）就产生的关注点。...或者反过来，我们从一些期望得到的动态特性出发，设计一个能体现它们的学习算法。 我们可以描述性地使用复制器动力学，以可视化收敛过程。或者规范地对算法调优，以收敛到最优解。
一、测试与开发之间的困境要说起测试人员和开发人员之间的博弈，有一个特别具有代表性的例子—囚徒困境。此故事讲的是，两个嫌疑犯作案后被警察抓住，分别关在不同房间里审讯。...但如果两人从整体利益出发、为对方考虑下，两人都沉默各判刑2年，显然这个结果才是对大家最好的。看完这个案例有没有觉得测试与开发之间的关系很像上图的囚徒困境呢？...在整个项目中，开发和测试的关系其实不是对立的，测试和开发是一个团队，都朝着统一的目标：让软件更完美而努力。但在实际工作中，为什么开发和测试却搞的剑拔弩张、针锋相对呢？...管理、测试报告等功能，产品和开发同学均在此系统中创建需求、新建提测单，测试也在系统中录入bug、创建测试报告等，提高了工作效率、降低了沟通成本；另外，如果有紧急的问题待开发解决，可以迈开腿当面与开发沟通...四、写在最后总之，在工作中不是仅仅把自己工作做好就结束了，大家是同一个团队的为了同样的目标努力。打破囚徒之境，“没有自我，只有大道”的原则在项目工作中同样适用，携手前进吧！
本章的代码位于chap12.ipynb中，该书是本书仓库中的Jupyter笔记本。使用此代码的更多信息，请参见第？节。 12.1 囚徒困境 囚徒困境是博弈论中的一个话题，但它不是一种有趣的博弈。...我把它交给你去探索别的假说；现在我想专注于一种解释，可以说是最简单的一种解释：也许利他主义是适应性的。换句话说，利他主义的基因可能使人们更容易生存和繁殖。...许多社会互动可以建模为囚徒困境的变种，就这种程度而言，如果将一个大脑设定为善良，平衡报复和宽恕，就会在各种各样的情况下表现良好。 但是 Axelrod 比赛中的策略是由人们设计的；他们并不进化。...但是原始比如中的策略是由人们，而不是进化论设计的，并且策略的分布在比赛过程中没有改变。 所以这就提出了一个问题：像 TFT 这样的策略可能会在固定的人为设计策略中表现良好，但它们是否会进化？...练习 2 在我的模拟中，种群从未收敛到一个状态，其中多数人共享相同的，据推测是最佳的基因型。
想搞明白比特币(成于区块链技术)的算法，应先弄明白paxos算法（便于对比），目前商用的方案中，我们都假定服务器内网是不能被攻破的，所以，我们主要解决的是网络传输的不可靠，包括丢包、重发、延迟等问题，以及服务进程的...而公有区块链则是不同的，比如目前最成功的比特币，它使用了POW工作量证明算法，这个算法允许网络中存在拜占庭节点！...因为，每个节点都维护全量数据，所以，所有节点本质上都是对等的！即，或许这个区块链网络中既有银联的超级服务器，也有个人开发者的公有云小主机，但大家的数据是相同的，谁也不能说数据出问题了必须以我的为准！...先说一个心理学上的囚徒困境。想必大家港产黑帮片看得多吧？警察抓到2个相关的嫌犯时，最怕他们通过其他人、手机等设备互相联络上。如果联络不上，根据囚徒困境原理，双方都会基于为自己获得最大利益从而出卖对方。...但是，一旦他们互相间可以沟通时，其中一个多半会通过描述一种对他非常不利的场景（大家可以想象，比如说：如果我出卖了你，一定会XXXX。
它研究在一个两个或者多个个体参与的群体博弈行为中斗争各方是否存在着最合理的行为方案，以及如何找到这个合理的行为方案的数学理论和方法。一般博弈论从囚徒困境和选举游戏开始讲起。...囚徒困境 我们一般学习博弈论的时候都听说过囚徒困境。这里是诸多囚徒困境版本里的一个：有嫌疑犯A,B两个人，因为偷银行被抓起来，单独隔离审查。囚犯互相无法交流。警察给与嫌疑犯招或者不招的选择。...但是这些愿意拼算力的节点都是好节点，努力的做好事，由于它们的努力解题勤奋打包，保证了整个比特币网络的稳定。 共识问题中的博弈论 那么为什么这些节点都自愿的做雷锋烧电打包挖矿呢？...如果系统本身是聪明的，追逐自己利益最大化的，那么一旦系统的制定者设置好了规则之后，整个系统就不以人的意志为转移的向着某个方向收敛。 博弈论在其他软件的未来 我本人并不是其他共识算法的粉。...但是既然有了比特币，我想未来这个方向上一定会出现更为叹为观止的软件，自动驾驶不断扩张不需要人干预的软件。
你是，我是 aoho。今天和大家聊聊最近所用到博弈论的相关理论和算法，准备几篇文章来具体介绍下博弈论。 后面文章会涉及到博弈论，纳什均衡的数学定义以及案例分析计算，提前预告。...一些经典的案例，如囚徒困境、智猪博弈和普通范式博弈等。 学习博弈论有用吗？ 先说结论：日常生活中，一般情况下没有太大用处。...博弈论考虑游戏中的个体的预测行为和实际行为，并研究它们的优化策略。 博弈论的基本要素概念 首先，我们了解一下博弈论的构成要素： 局中人：在一场竞赛或博弈中，每一个有决策权的参与者成为一个局中人。...博弈的基本分类 博弈的分类根据不同的基准也有不同的分类。 一般认为，博弈主要可以分为合作博弈和非合作博弈。...现实中类似囚徒困境的场景常常出现。但是，更多的结局似乎是合作，而不是背叛。为什么？可能的原因是，困境不止这一次。后面的文章会继续分析。
作者：丘小海 来源：华为内部论坛 这是华为内部论坛很火的一篇文章。 ? 内卷这个概念的内涵很丰富，与我们的生活息息相关。为了普及和传播知识，我参考了相关的信息，把我个人的粗浅理解奉献给朋友们。...例如，某某创业之星大赛，又或某省几个部门联合搞的科技创新先锋大赛等等，事实上，个人不会因大赛才去创业，科技企业也不会因为大赛才搞科技创新。...例如，僵化的考试制度严重限制了学生的自由学习和成长的空间。学生为了考取高分数而被迫在教学大纲范围内下苦功夫，限制的学生自由的灵性，扼杀了学生的创造力。...内卷的成因很多，我们不必深究，也不必穷举，否则自身也可能掉入内卷之中。略略从制度和文化的二个维度来认识一下。 人们为什么会身处内卷困境而无法自拔呢？ 囚徒困境理论对此作了很好的解释。...按照囚徒困境博弈模型，在制度的压力下，人如同囚在困境中，为了自身的利益，绝大多数人都会选择“配合”的方案，极少人会选择与体制对抗。
这是华为内部论坛很火的一篇文章。 内卷这个概念的内涵很丰富，与我们的生活息息相关。为了普及和传播知识，我参考了相关的信息，把我个人的粗浅理解奉献给朋友们。...例如，某某创业之星大赛，又或某省几个部门联合搞的科技创新先锋大赛等等，事实上，个人不会因大赛才去创业，科技企业也不会因为大赛才搞科技创新。...例如，僵化的考试制度严重限制了学生的自由学习和成长的空间。学生为了考取高分数而被迫在教学大纲范围内下苦功夫，限制的学生自由的灵性，扼杀了学生的创造力。...内卷的成因很多，我们不必深究，也不必穷举，否则自身也可能掉入内卷之中。略略从制度和文化的二个维度来认识一下。 人们为什么会身处内卷困境而无法自拔呢？ 囚徒困境理论对此作了很好的解释。...按照囚徒困境博弈模型，在制度的压力下，人如同囚在困境中，为了自身的利益，绝大多数人都会选择“配合”的方案，极少人会选择与体制对抗。
作者 | 丘小海 01 内卷又火了 这是华为内部论坛很火的一篇文章。 内卷这个概念的内涵很丰富，与我们的生活息息相关。 为了普及和传播知识，我参考了相关的信息，把我个人的粗浅理解奉献给朋友们。...这些庞大繁忙的工作，费钱费时又费力，把简单问题搞得很复杂，目的只是补程序，把所谓决策科学化的圆圈画完，这就是一种内卷。 3....与预期的目标严重偏离的工作也是内卷 社会上许许多多的创建评比就是内卷。 因为这些评比耗费了大量的人力物力，却不能借助这些评比大赛来推动其预期的工作，无法实现其初衷，做秀成分多于实质效果。...例如，某某创业之星大赛，又或某省几个部门联合搞的科技创新先锋大赛等等，事实上，个人不会因大赛才去创业，科技企业也不会因为大赛才搞科技创新。...“囚徒困境”理论对此作了很好的解释。 按照囚徒困境博弈模型，在制度的压力下，人如同囚在困境中，为了自身的利益，绝大多数人都会选择“配合”的方案，极少人会选择与体制对抗。
Python 是世界上最流行、最受欢迎的编程语言之一。原因有很多: 很容易学习； 支持的功能丰富； 有大量的模块和库。 作为一名数据科学家，我每天都使用 Python 进行工作。...▌collections 模块 Python 有一些很好的默认数据类型，但有时它们的行为并不完全像你所期望的那样。...它们还允许你使用类型检查工具在运行时之前捕获那些零散的 TypeErrors。如果你正在开发大型复杂的项目，那么这很可能是值得一试的！...在这样的情况下，就不需考虑数据库创建时的名称重复问题。 ▌Virtual environments 这可能是 Python 中我最喜欢的部分了。 你有可能同时会处理多个 Python 项目。...然而不幸的是，有时两个项目会依赖于相同依赖关系的不同版本。你在系统上都安装了哪些版本的依赖关系呢？
Python 是世界上最流行、最受欢迎的编程语言之一。原因有很多: 很容易学习； 支持的功能丰富； 有大量的模块和库。 作为一名数据科学家，我每天都使用 Python 进行工作。...▌collections 模块 Python 有一些很好的默认数据类型，但有时它们的行为并不完全像你所期望的那样。...虽然定义类型别名不是强制性的，但是类型注释可以让你的代码更容易理解。 它们还允许你使用类型检查工具在运行时之前捕获那些零散的 TypeErrors。...在这样的情况下，就不需考虑数据库创建时的名称重复问题。 ▌Virtual environments 这可能是 Python 中我最喜欢的部分了。 你有可能同时会处理多个 Python 项目。...然而不幸的是，有时两个项目会依赖于相同依赖关系的不同版本。你在系统上都安装了哪些版本的依赖关系呢？
运用纳什均衡，在信息不对称中诉诸最优解 强化学习算法如同“钢铁侠”，可以处理大规模数据量的问题，但牌面的信息不对称又该如何解决？该DeepNash中“Nash”发挥作用了。...其中最著名的实验就是后来经常应用在犯罪心理中的囚徒困境。...如果将纳什均衡的逻辑放到DeepNash的算法设定中，游戏中互相看不到牌面的双方就像囚徒困境中无法串通的两个囚徒，彼此是非合作博弈。...在信息不确定的情况下，只有走无论对方出什么牌“我”都是最优选的牌，才能确保在多轮博弈中获胜。...和DeepNash在Stratego中展现的非合作博弈下的纯零和状态不同，Cicero的博弈模式设定更加开放，包括每个玩家都可以私下进行交流和合作，而当合作博弈与非合作博弈都构建在多玩家的算法模型中时，
传统上通常使用简单的对称博弈游戏来分析多智能体系统的演化动态，例如「囚徒困境」，其中每个玩家都有相同的可选动作。...虽然这些博弈游戏可以为多智能体系统的工作方式提供有用的洞察，并告诉我们如何让所有玩家取得想要的结果——即纳什均衡，但是它们无法对所有情景建模。...可以通过「性别大战」（一个博弈论研究中常用的协调博弈游戏）的例子展示这些博弈和用于分析它们的新技术。 在性别大战中，两个玩家需要在一个晚上协商去看歌剧还是看电影。...这个博弈是非对称的，因为虽然两个玩家的可选策略是相同的，但是基于玩家偏好，选项所对应的奖励是不同的。为了维持他们的友谊，或者说均衡，两个玩家需要选择相同的选项，如果选择了不同的选项则收益为零。 ?...下图为两个分解出的简单对称博弈游戏绘制了纳什均衡，我们可以快速发现非对称博弈 (a) 中的最优策略。也可以反过来操作，使用非对称博弈发现对称博弈中的均衡。 ? 红点表示纳什均衡。
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