国产精品亚洲mnbav网站_成人午夜亚洲精品无码网站_日韩va亚洲va欧洲va国产_亚洲欧洲精品成人久久曰影片

今日arXiv最熱NLP大模型論文:基于語言模型模擬的經(jīng)濟學研究

AIGC動態(tài)2年前 (2024)發(fā)布 夕小瑤科技說
507 0 0

今日arXiv最熱NLP大模型論文:基于語言模型模擬的經(jīng)濟學研究

AIGC動態(tài)歡迎閱讀

原標題:今日arXiv最熱NLP大模型論文:基于語言模型模擬的經(jīng)濟學研究
關鍵字:解讀,數(shù)據(jù),人類,模型,策略
文章來源:夕小瑤科技說
內容字數(shù):8575字

內容摘要:


夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 芒果、Python引言:經(jīng)濟選擇預測的新視角在經(jīng)濟決策的預測領域,傳統(tǒng)方法通常受限于獲取人類選擇數(shù)據(jù)的難度。實驗經(jīng)濟學研究大多集中在簡單的選擇設置上,而這些設置往往無法捕捉復雜的人類行為。近年來,人工智能社區(qū)通過兩種方式為這一領域做出了貢獻:一是探討大型語言模型(LLMs)是否能在簡單的選擇預測設置中替代人類;二是通過機器學習(ML)的視角研究更復雜的實驗經(jīng)濟學設置,這些設置涉及不完全信息、重復游戲和自然語言交流,尤其是基于語言的說服游戲。這引出了一個重要的啟示:LLMs是否能夠完全模擬經(jīng)濟環(huán)境并生成數(shù)據(jù),以高效預測人類選擇,從而替代復雜的經(jīng)濟實驗室研究?
本文開創(chuàng)性地研究了這一主題,并證明了其可行性。本文展示了一個僅基于LLM生成數(shù)據(jù)的模型能夠有效預測人類在基于語言的說服游戲中的行為,并且甚至能夠超越基于實際人類數(shù)據(jù)訓練的模型。
論文標題:
Can Large Language Models Replace Economic Choice Prediction Labs?
論文鏈接:
https://arxiv.org/pdf/2401.17435.pdf


原文鏈接:今日arXiv最熱NLP大模型論文:基于語言模型模擬的經(jīng)濟學研究

聯(lián)系作者

文章來源:夕小瑤科技說
作者微信:xixiaoyaoQAQ
作者簡介:更快的AI前沿,更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI一線開發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠,兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺與報道深度。

閱讀原文
? 版權聲明
蟬鏡AI數(shù)字人

相關文章

蟬鏡AI數(shù)字人

暫無評論

暫無評論...
国产精品亚洲mnbav网站_成人午夜亚洲精品无码网站_日韩va亚洲va欧洲va国产_亚洲欧洲精品成人久久曰影片
<span id="3dn8r"></span>
    1. <span id="3dn8r"><optgroup id="3dn8r"></optgroup></span><li id="3dn8r"><meter id="3dn8r"></meter></li>

        国产亚洲精品bt天堂精选| 色乱码一区二区三区88| 国产不卡高清在线观看视频| 欧美一区日本一区韩国一区| 激情成人午夜视频| 中文在线一区二区| 色婷婷精品大视频在线蜜桃视频| 国产精品国产精品国产专区不片| 成人黄色国产精品网站大全在线免费观看| 国产欧美日韩视频一区二区| 色欧美日韩亚洲| 蜜臀精品一区二区三区在线观看| 欧美激情在线免费观看| 在线观看国产91| 蜜臀av性久久久久av蜜臀妖精 | 午夜天堂影视香蕉久久| 欧美一区二区成人6969| 国产成人8x视频一区二区| 亚洲女女做受ⅹxx高潮| 日韩欧美成人午夜| 欧美亚洲动漫另类| 成人午夜视频在线观看| 奇米色一区二区三区四区| 国产欧美久久久精品影院| 欧美影片第一页| 国产精品1区2区3区在线观看| 亚洲国产aⅴ成人精品无吗| 国产女同性恋一区二区| 欧美一区二区三区性视频| 99vv1com这只有精品| 精品伊人久久久久7777人| 亚洲午夜影视影院在线观看| 国产精品沙发午睡系列990531| 欧美精品一二三四| 91老司机福利 在线| 久久成人免费网| 亚洲第一在线综合网站| 亚洲欧洲精品一区二区三区| 精品99一区二区三区| 欧美卡1卡2卡| 欧美男生操女生| 欧美性猛交一区二区三区精品| 成人精品一区二区三区中文字幕| 精品一区二区免费| 蜜臀av一区二区在线观看| 亚洲va国产va欧美va观看| 一区二区在线观看免费视频播放| 欧美韩日一区二区三区| 国产人伦精品一区二区| 久久众筹精品私拍模特| 欧美精品一区二区三区在线| 欧美成人精品高清在线播放| 日韩午夜三级在线| 91精品在线麻豆| 日韩亚洲欧美成人一区| 日韩欧美一区二区三区在线| 日韩免费观看高清完整版在线观看| 欧美精品vⅰdeose4hd| 欧美日韩国产bt| 欧美一区二区女人| 欧美tk丨vk视频| 国产欧美一二三区| 亚洲欧洲一区二区在线播放| 综合亚洲深深色噜噜狠狠网站| 亚洲人妖av一区二区| 亚洲欧美偷拍卡通变态| 亚洲成人综合视频| 男人操女人的视频在线观看欧美| 麻豆精品视频在线观看免费| 国产美女主播视频一区| 国产精品亚洲人在线观看| 国产成人无遮挡在线视频| 97久久精品人人澡人人爽| 日本精品裸体写真集在线观看| 欧美色精品在线视频| 欧美区一区二区三区| 日韩精品专区在线影院重磅| 久久精品欧美一区二区三区麻豆| 欧美韩国一区二区| 亚洲一区中文在线| 美国毛片一区二区三区| 成人av电影观看| 欧美日产国产精品| 久久精品夜色噜噜亚洲aⅴ| 国产精品白丝在线| 日本不卡视频在线观看| 国产成人免费在线视频| 欧美自拍偷拍一区| 久久久久免费观看| 亚洲www啪成人一区二区麻豆| 蜜桃av一区二区在线观看| caoporn国产精品| 欧美一级黄色大片| 亚洲蜜臀av乱码久久精品| 久久精品国产成人一区二区三区| 99re热视频这里只精品| 精品久久久久久久人人人人传媒| 亚洲精品欧美综合四区| 国产一区二区三区香蕉| 欧美日韩精品一区二区三区四区 | 欧美亚洲一区二区在线| 欧美一卡2卡3卡4卡| 亚洲视频免费观看| 激情综合网av| 欧美日韩精品免费观看视频| 国产亚洲精久久久久久| 日本中文在线一区| 色婷婷一区二区| 欧美国产乱子伦| 久久国产精品免费| 91精品国产色综合久久不卡电影| 亚洲日本va午夜在线影院| 国产美女精品人人做人人爽| 欧美日韩国产精品成人| 国产精品久久久久aaaa| 国内精品久久久久影院薰衣草| 欧美日韩视频不卡| 亚洲女性喷水在线观看一区| 成人av在线网站| 国产视频在线观看一区二区三区| 蜜臀av国产精品久久久久 | 欧美亚洲综合久久| 最新久久zyz资源站| 国产成人亚洲综合a∨婷婷| 日韩精品一区二区三区老鸭窝| 亚洲成人激情自拍| 欧美日韩mp4| 日产精品久久久久久久性色| 在线成人av网站| 日韩av中文在线观看| 欧美日韩一区二区三区四区五区| 亚洲最大成人综合| 在线观看视频91| 午夜亚洲国产au精品一区二区| 欧美视频在线一区| 天天影视色香欲综合网老头| 91精品免费观看| 免费人成在线不卡| 精品剧情在线观看| 国产成人高清在线| 亚洲日本在线看| 欧美色国产精品| 美洲天堂一区二卡三卡四卡视频| 欧美变态tickling挠脚心| 国产精品99久久久久久宅男| 国产精品免费丝袜| 日本久久电影网| 欧美aaaaa成人免费观看视频| 精品久久久久久久久久久久久久久久久 | 精品久久久久香蕉网| 久久超碰97人人做人人爱| 亚洲精品在线观看视频| 国产精品99久久久久久久vr| 综合欧美一区二区三区| 欧美性大战xxxxx久久久| 日本三级亚洲精品| 久久婷婷色综合| 色综合久久中文字幕综合网| 午夜视黄欧洲亚洲| 国产人成亚洲第一网站在线播放| 色综合久久综合网| 久久精品国产精品亚洲红杏| 国产精品久久久爽爽爽麻豆色哟哟 | 亚洲国产人成综合网站| 这里只有精品视频在线观看| 国产a精品视频| 偷拍自拍另类欧美| 国产精品美女久久久久久久久久久 | 在线免费视频一区二区| 精品在线播放免费| 亚洲国产综合色| 国产欧美日韩在线观看| 欧美中文字幕一区二区三区 | 欧美一区二区三区视频在线观看| 久久99精品一区二区三区三区| 中文成人综合网| 欧美一卡二卡三卡四卡| 色婷婷国产精品| 国产乱码一区二区三区| 亚洲一二三四在线| 综合久久国产九一剧情麻豆| 亚洲精品在线网站| 制服丝袜亚洲色图| 欧美性猛片aaaaaaa做受| 成人中文字幕在线| 激情综合色综合久久| 午夜精品福利一区二区三区av| 最好看的中文字幕久久| 久久影院午夜片一区| 制服丝袜成人动漫| 在线精品视频小说1| 成人免费视频播放| 国产麻豆成人精品| 韩国成人在线视频| 日韩福利视频导航| 亚洲国产视频在线| 亚洲一卡二卡三卡四卡无卡久久| 国产精品久久看| 中文字幕一区日韩精品欧美| 中文字幕av一区二区三区高|