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貝葉斯

心智｜AI會有自我意識嗎: ，而不是大家以為的有一套嚴格的邏輯計算規(guī)則來規(guī)定好如何運作。這套生成機制的參數跟AI很像，也是通過貝葉斯模型從小訓練出來的。 Pre-Trained：預訓練，進化給大腦預裝了一大堆模塊。我們并不是一塊白

公民的初始信念，使概率π從最初的低水平上升到臨界水平π*之上。要實現這種提升，必須要有一系列超出新思想擁護者能直接控制的事件發(fā)生，從而增強其他公民認為新思想為真的信念。具體來說，基于貝葉斯法則的框架

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Biology and Evolution）期刊撰文指出，他們利用貝葉斯聚結建模法估算，體虱與頭虱祖先至少分道揚鑣了8.3萬年，甚至可能早在17萬年前。衣服是人類演化中一個具有非凡意義的創(chuàng)新。要知道，我

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內第一個為大陸各省份提供預期壽命預測的研究。研究整合了最大規(guī)模的流行病學和人口學數據集（包括人口普查、疾病監(jiān)測點系統(tǒng)、婦幼保健監(jiān)測系統(tǒng)和人口調查數據等），通過貝葉斯模型平均法，來預測2035年中國大陸

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小幅的調整或改進。這種基本的學習模式與所謂的“貝葉斯學習”一致。我們注意到，當新的信息出現時，貝葉斯學習者不太可能從根本上改變他們關于世界如何運行的現有核心信念。相反，貝

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: 楊夢達（湖北）206天17小時27分35秒前

棒極了。之前我也意識到傳統(tǒng)納什均衡屬于理想情形，更適用于一些特殊情形（比如囚徒困境）。現實生活中人們觀點并不一致（更準確地說，是思維模型不一致），只能選在自己認為最有利的行為，從而產生沖突和合作。這篇文章研究更加深入，在傳統(tǒng)納什均衡基礎上加進了現實因素，就參與人是否具有共同思維模型的基礎，探討了主體納什均衡和主觀納什均衡。令我印象深刻的一點是，參與人不具有共同思維模型時，也可以達到均衡的狀態(tài)。文章可以引發(fā)的思考很多。以說服舉例，為了達到我們的目的，我們可以給對方提供一個我們期望的思維模型，里面的均衡是我們想要的結果，只要對方接受，就能達到目的。至少，當我們試圖去說服對方時，要向對方提供一個可接受的說服結構和說服框架（其實就是思維模型），只要對方接受，就能達成目的（也就是說，說服應該是一個結構化的體系）以上只是一點點思考，這篇文章值得思考的地方還有很多，確實很棒！

專家梅麗莎·圖普斯（Melissa Toups）團隊取得了最引人矚目的成績。她領銜發(fā)表的文章《衣虱起源顯示現代智人在非洲已開始著衣》（雜志《分子生物學與演化》2011年1月），報告了她的團隊采用貝葉斯

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（Wardrop et al.，2018）。因局勢不穩(wěn)、資金問題或其他障礙限制了近期國家數據收集工作的多個國家，已經開發(fā)并應用了貝葉斯地理統(tǒng)計建模方法，根據小區(qū)域微型普查或不完整普查來預測人口數量和年齡/性別結

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訂單和訂單指數進一步下行。商業(yè)環(huán)境惡化，服務需求下滑，預示著三季度經濟可能進一步收縮。宏觀景氣模型涵蓋上述硬指標（消費者信心、商業(yè)信心、制造業(yè)及服務業(yè)PMI等），采用貝葉斯估計對美國未來4個季度（12

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: Christopher_Kai（舊金山）467天1小時27分42秒前

“我們認為，美聯(lián)儲為了實現2%的通脹目標允許未來兩年內失業(yè)率中值上升至4.1%的預測與統(tǒng)計結果相距甚遠?！?這個論斷有點無賴。都是預測，憑啥認為你的模型及結果更準確，而美聯(lián)儲的模型就“相去甚遠”呢？