AGI中的自适应纠缠博弈模块：概率波框架新探索
原文标题：Adaptive Entangled Game Modules in Artificial General Intelligence
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论文提出基于广义行为智能非局域概率波方程的框架，用自适应纠缠博弈模式建模交互智能体集体行为。对中国股市日内数据的实证显示，该模式可解释82-94%的决策模式，远优于独立理性智能体的新古典金融预测。作者主张将自适应纠缠博弈模块纳入AGI架构，并探索类脑处理单元（HPU）以构建更紧凑高效的AGI系统。
- 问题
- AGI架构依赖万亿级不透明参数，缺乏可解释的集体智能建模机制。
- 方法
- 用广义行为智能非局域概率波方程建模自适应智能体纠缠博弈，以中国股市日内数据验证并主张纳入AGI架构。
- 结果
- 自适应纠缠博弈模式解释82-94%（整体89%）的决策模式，纯独立模式不足5%。
- 影响
- 为AGI提供可解释的集体行为建模模块，可能替代部分黑箱神经网络参数。
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