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联合推理和信念共享
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战略影响者和信念的塑造
3 如果 α i = 0，这意味着代理不与任何外部源交互，那么时间 t 的信念为 P tb，就像经典 DeGroot 学习模型一样。4 我在定理 4.3 的证明中扩展了定理 3.1，以表明这个量是定义明确的。我还在第 2.2 节和第 5 节中讨论了影响者可能拥有的其他目标。5 Chandrasekhar 等人 (2020) 提供了实证证据，证明简单的 DeGroot 学习反映了观察到的行为模式。Molavi、Tahbaz-Salehi 和 Jadbabaie (2018) 以及 Dasaratha、Hak 和 Golub (2019) 提供了微观基础。DeMarzo、Vayanos 和 Zwiebel (2003) 强调了对该规则的批评，他们表明在 DeGroot 学习下代理不考虑信息重复。然而，他们表明，考虑这种偏见需要强大的计算能力。因此，有有限理性论据支持学习规则。
家庭对财政主导地位的信念
随着世界面临的温度升高，极端天气事件和环境破坏，减轻气候变化的必要性从未如此紧迫。然而，由于相关政策的可能巨大的财政成本，对有效缓解的追求可能威胁到公共债务的可持续性。本文采用了动态的一般平衡方法，该方法考虑了绿色过渡的宏观经济含义及其对公共财政的后果。它表明，当政府过于依赖基于支出的措施时，它通过增加主权违约的可能性来威胁公共债务的可持续性，从而导致政府债券的利率更高。这种更高的公共违约风险对私营部门的投资融资条件有可能产生重大影响，并增加了向零净经济的过渡成本。另一方面，碳定价政策使过渡对公共财政的可行性更加可行，费用类似于高昂的经济成本，同时在减少温室气体排放方面保持有效。福利最大化的最佳政策组合产生了一种平衡的方法，在2030年至2050年之间，公共部门所做的缓解努力的份额从25％到40％不等。
对 COVID-19 疫苗的犹豫与对……的信念有关
https://www.cambridge.org/core/terms 。 https://doi.org/10.1017/S0033291720004067 下载自 https://www.cambridge.org/core 。 伦敦大学学院 (UCL)，2020 年 10 月 26 日 14:31:03，受剑桥核心使用条款约束，网址为
汇总观点如何形成信念
在当今的在线世界中，人们的信念是由汇总观点所塑造的：许多陌生人的被发现，量化和总结的判断。评级指南购买，例如指南股票和民意测验指南投票。在这篇评论中，我们合并了跨学科研究，以阐明个人如何根据他人的观点对世界进行归纳推断。我们借鉴哲学来阐明什么在概念上区分了汇总观点与其他形式的证据，借鉴政治学来描述其在集体判断和决策中的功能起源，并利用心理学来阐明人们如何遵守个人如何遵守个人，学习和忽略其他人的意见。最后，我们重点介绍了未来解决文献中重要差距的方向，例如探索观点的因果历史如何塑造人们提出的推论，以及如何将反应对汇总意见的响应推动的机制如何利用，以应对对人们保持信仰的个人原因的量身定制干预措施。
Protean eGov Technologies - 信念理念
• 在核心垂直领域占据主导市场份额：Protean 是印度数字税务身份（即永久帐号 (PAN)）的最大发行商，累计市场份额约为 64%（截至 2024 财年，PAN 卡总数为 74.7 亿张）。这是一个三方市场，另外两方是 UTI-Infrastructure Technology & Services Ltd. (UTI- ITSL) 和所得税部门。此外，公司还是国家养老金计划 (NPS) 和 Atal Pension Yojana (APY) 的 CRA，其合计市场份额约为 97%。目前，印度只有 6% 的私营部门员工拥有养老金，这表明了结构性增长路线图。在身份服务领域，Protean 是数字身份验证的先驱之一，也是唯一一家提供数字身份验证所有 4 个方面的公司。
气候变化：信念健康指标报告
定义：令人震惊的是，人们确信气候变化正在发生，人为造成的，紧急威胁，并强烈支持气候政策。大多数人不知道他们或其他人可以做什么来解决问题。关心的人认为正在发生人为引起的气候变化正在发生，是一个严重的威胁，并支持气候政策。但是，他们倾向于认为气候影响在时间和空间上仍然很遥远，因此气候变化仍然是一个较低的优先问题。谨慎尚未下定决心：气候变化正在发生吗？是人类造成的吗？是严重的吗？脱离与气候变化知之甚少。他们很少或从未在媒体上听说过。怀疑的人认为气候变化不会发生，或者他们认为这只是一个自然循环。他们对这个问题没有太多考虑，也不认为它是一个严重的风险。不屑一顾的人认为气候变化没有发生，人为造成的或威胁，并且大多数认可的阴谋论（例如，“全球变暖是骗局”）。1
排列、排名和部分的信念传播......
在许多情况下，对对象进行排名或排序是一个自然问题。从数学上讲，这项任务相当于从有限集合中找到“好的”排列，或者更一般地，从好的排列分布中抽样。这可能出奇地困难。例如，假设我们观察到一组成对的相互作用，如竞争、偏好或冲突，每个相互作用都表明一个对象的排名高于另一个对象，我们的目标是将它们从最强到最弱进行排序。类似地，我们可能想要重建节点加入不断增长的网络的顺序 [1,2]，例如在一场流行病中，接触追踪表明一个人感染了另一个人。在这种情况下，找到一个排列，使排序“错误”的违规数量最少，是 NP 难的，也就是说，这是计算机科学中最难的优化问题之一 [3]。即使存在与所有观察到的相互作用一致的排列，计算这种排列的数量或计算给定对象的平均位置也是#P-完全的[4,5]。因此，所有这些问题被认为在最坏情况下会花费指数时间。成对比较可以表示为有向图G，其边（i，j）表示i≺j，即i“击败”j，因此可能排名高于j。我们假设一个生成模型：给定一个真实排列π，我们以概率P（G |π）[6]观察到G。如果所有排列都是先验相等的，并且如果我们以概率f（πi，πj）独立地观察到每个i≺j，则后验具有以下形式
与AI对话如何减少阴谋信念
摘要：阴谋信念被广泛认为对事实纠正具有抵抗力，但最近的研究表明，使用生成的AI模型相对简短，个性化的“揭穿”对话可以大大减少此类信念。为了确定推动这种效果的机制，我们进行了一个跨越八个治疗臂的实验，该实验在此类揭穿对话中与参与者与GPT-4相互作用的关键特征（n = 1,297）。在大多数操作中，揭穿效果证明了强大的努力 - 包括明确告知参与者的AI旨在改变他们的主意，被要求辩论AI，或者AI是否向他们提供了事实信息，而无需其他寻求说服还是简洁。破坏了揭穿效果的唯一条件是促使AI说服参与者而不会出现任何对抗，这产生了无效的效果。此外，对AI有说服力的策略的分析将基于推理的策略确定为信仰变化的唯一重要中介。报道说有说服力的参与者以压倒性的方式引用了AI理性的，以证据为重点的方法。最后，在积极开放的思维中，参与者较高，显示出更大的治疗效果。这些发现表明，AI驱动的干预措施主要通过提供事实，有针对性的反驳来减少阴谋信念，以解决人们持有这些信念的特定原因。