The broken promise of game theory
博弈论与一般主流经济学一样，是以模型为导向的。造成这种情况的原因有很多——学科的历史、从自然科学（尤其是物理学）借用的理想、对普遍性的追求（用尽可能少的内容解释尽可能多的内容）、严谨性、精确性等等。大多数主流经济学家和博弈论学家寻求[...]
The Evolutionary Rewards of Complicity: Why We Go Along with Bad Things
普遍的谜题 人类行为中最令人困惑的方面之一是普通人如何持续参与看似客观有害的系统。从企业员工实施他们明知具有破坏性的政策，到支持军事干预的公民（他们必须怀疑这是为精英而非国家利益服务），再到学者进行他们认为促进企业而非人类福祉的研究——这种模式似乎在不同文化、机构和历史时期都具有普遍性。我们看到聪明、受过教育、有道德感的人为组织工作，如果其他人从事这些活动，他们可能会谴责这些组织，同时对他们的专业贡献保持积极的叙述。制药公司员工真诚地相信，他们在为将利润置于患者福利之上的公司工作时，正在促进人类健康。金融服务工作者真诚地相信，他们正在帮助人们实现目标，同时实施旨在从客户那里获取财富的系统。技术
Stable Diffusion Models are Secretly Good at Visual In-Context Learning
自然语言处理 (NLP) 中的大型语言模型 (LLM) 已展现出上下文学习 (ICL) 的巨大潜力——能够利用几组示例提示来适应各种任务，而无需显式更新模型权重。 ICL 最近被探索用于计算机视觉任务，并取得了有希望的早期成果。这些方法涉及专门的培训和/或额外的数据，使过程复杂化并限制其普遍性。在这项工作中，我们展示了现成的稳定扩散模型可以重新用于视觉上下文学习……
