ProSE：有界理性下可评估性感知的AI辅助规划
原文标题：Propose to Learn, Learn to Propose: Evaluability-Aware Assistance under Bounded Rationality
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
论文提出ProSE问题形式化，考虑用户有界理性，将提案作为干预和偏好学习探针。ProSE-Plan规划器在评估成本瓶颈时优于基线，识别用户可评估性为AI辅助的重要维度。
- 问题
- AI助手提案需用户评估，但用户有界理性下无法可靠评估所有提案。
- 方法
- 将提案同时作为干预和偏好探针，用KL正则的有界理性响应模型建模接受行为，深度2贝叶斯自适应规划器按响应与后验信念打分。
- 结果
- 在受控图模拟中，评估成本成为瓶颈时优于忽略可评估性和短视基线，消融验证探针-承诺机制有效。
- 影响
- 为AI辅助产品设计提供新维度：提案不仅要好，还要用户能评估，可指导交互式编辑/规划工具设计。
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