arXiv 论文提出 ACB 模型：以贝叶斯加权解释目标导向选择
原文标题：Satisficing as competitive Bayesian weighting: a minimal model of goal-directed choice under an unattained target
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论文将风险敏感满足化（RS）规则改写为类贝叶斯估计器 Attention Competitive Bayes（ACB），把抱负水平作为每个动作的先验均值。ACB 产生「伪遗忘」现象：不再采样的动作估计会向目标松弛，而非被数据丢弃。在 Bernoulli 老虎机仿真中，依据证据调整抱负水平可降低遗憾值。
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