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控制代价下随机决策策略或可最优
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AI 综述
2026年10月14日，一篇发布在 bioRxiv「Animal Behavior and Cognition」板块的预印本提出，当实施既定决策策略本身需要付出控制成本时，随机选择可能反而是最优的。作者在摘要中给出的框架是：决策者作为理想观察者最大化期望收益，同时为偏离随机默认状态而付出代价。该结论来自预印本，尚未经过同行评议，其适用条件与范围仍需进一步研究验证。
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最新进展10月14日 08:00
bioRxiv 预印本提出，在存在控制成本时随机决策可能最优。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- bioRxiv · Animal Behavior and CognitionbioRxiv 预印本：控制成本下随机决策策略可最优
依据 bioRxiv 预印本摘要，作者提出当实施既定决策策略本身需要付出控制成本时，随机选择可能反而是最优的：决策者作为理想观察者最大化期望收益，同时为偏离随机默认状态而付出代价。