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【博弈论】科学家让AI玩囚徒困境,发现了一件没人预料到的事。

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2026-04-22 19:00:00
作者声明:该视频使用人工智能合成技术
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雨知道落哪里,人不知道自己是雨
博弈论
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简介
【博弈论】海萨尼转换:最聪明的决策不是消除不确定性,而是学会和它共舞。
14:34
【博弈论】囚徒困境:为什么聪明人凑一起,反而干出最蠢的事
12:01
【博弈论】纳什均衡:明明是坏结果,大家却选择它
10:03
【博弈论】智猪博弈:懒,有时候是最高级的智慧
09:42
【博弈论】零和博弈:有些战斗,注定是两败俱伤
09:44
【博弈论】斗鸡博弈:狭路相逢,疯子胜!
10:06
【博弈论】非零和博弈:把蛋糕做大,比抢蛋糕更重要
11:16
【博弈论】信号博弈:表面功夫比实际能力更重要
12:04
【博弈论】用逆向工程设计博弈
15:13
【博弈论】策梅洛定理:所有公平的棋类游戏,从开局那一刻起,胜负其实已经注定
08:01
【博弈论】进化稳定策略:最稳定的世界,不是好人消灭坏人,而是各占一定比例、谁也灭不掉谁。
15:24
【博弈论】夏普利值:解决公平分配难题
09:32
【博弈论】民间定理:真正的合作不靠一次承诺,而是靠无数次重复后的相互算计。
12:13
【博弈论】纳什谈判解:真正的谈判高手,不是靠强硬或妥协赢的,而是找到那个让双方都无法拒绝的平衡点。
19:11
【博弈论】盖尔-沙普利算法:最稳定的匹配不是让所有人最满意,而是让所有人都不想违约。
11:20
【博弈论】收益等价定理:看似完全不同的拍卖规则,最后竟能让卖家赚到一模一样的钱。
11:03
【博弈论】梅尔森-萨特思韦特定理:自由市场里,有些交易注定谈不拢,这是数学定律。
09:55
【博弈论】讨价还价模型:谈判桌上,真正的力量不是强硬,而是能比对方多等一天。
11:33
【博弈论】布雷斯悖论:有时候增加选项,反而让所有人的处境都变得更糟。
09:31
【博弈论】吉巴德-萨特思韦特定理:民主投票中,公平、自由和防操纵,三者不可能同时实现。
15:27
【博弈论】零行列式策略:重复博弈中,单方面控制对手收益的策略真实存在。
17:44
【博弈论】真正的操控,从来不是说谎,而是设计你被允许看见的那部分真相。
14:45
【博弈论】一个人学得越努力,有时候反而会把错误的判断强化得越彻底。
17:35
【博弈论】当一个玩家足够大,规则本身就成了它的策略的一部分。
15:15
【博弈论】最聪明的规则设计,不是猜透所有人的心思,而是让说谎变得不如说真话。
13:01
【博弈论】每个人都没做错什么,但所有人加在一起,造出了一个没人想要的结果。
15:04
【博弈论】在一个只能听到模糊回声的房间里,永久的背叛和偶然的误解看起来一模一样。
14:12
【博弈论】竞争中,决定谁能胜出的,有时不是谁更强,而是谁站在哪里。
13:41
【博弈论】记忆的长度,决定了你能被利用多深。
12:58
【博弈论】科学家让AI玩囚徒困境,发现了一件没人预料到的事。
12:59
【博弈论】蜈蚣博弈:极度理性的聪明人,为什么连第一笔钱都赚不到?
11:02
【博弈论】海盗分金模型:绝对理性的算计下,最弱的人凭什么拿最多?
10:13
【博弈论】旅行者困境:一个小游戏,直接动摇传统博弈论与理性经济学根基。
13:53
【博弈论】最后通牒博弈:你愿意为了尊严,一分钱不要吗?
16:16
【博弈论】一美元拍卖陷阱:只要上了这个赌桌,赢了也是输。
13:01
【博弈论】选美博弈:看穿所有人是死路一条,比大众聪明半步才是活路。
13:51
【博弈论】猎鹿博弈:当所有人都想干大事,为什么最后都流于平庸?
16:10
【博弈论】谢林点:当沟通中断,我们凭什么还能找到彼此?
14:00
【博弈论】少数派博弈:当所有人都想反向操作,谁才是真正的局外人?
14:22
【博弈论】霍特林模型:差异化竞争的尽头,往往是无差别的贴身肉搏。
08:14
【博弈论】连锁店悖论:绝对理性的商战威慑,为什么吓不退那些不要命的搅局者?
11:23
【博弈论】全球博弈:当所有人都在迷雾中摸索,微不足道的杂音是如何引发金融海啸的?
16:17
【博弈论】颤抖手完美均衡:永远别把计划做太满,因为一丝微小的失误就能毁掉整个全局。
14:38
【博弈论】猜硬币博弈:对抗毫无章法的对手,最顶级的算法是让自己变成纯粹的随机。
12:49
【博弈论】廉价磋商:如果说谎不需要付出任何代价,满嘴谎言的对手凭什么还能传达真相?
18:03
【博弈论】绑匪困境:当双方都想停战,阻碍和平的竟然不是仇恨,而是无法自证的信任。
10:14
【博弈论】公共物品博弈:为什么搭便车的人越来越多,那些默默奉献的人最后都寒了心?
10:42
【博弈论】甄别博弈:高手从不直接发问,而是丢出一份让伪装者自乱阵脚的考卷。
13:33
【博弈论】消耗战模型:为什么谁先放弃,谁就输得一干二净?
12:24
【博弈论】孔多塞悖论:当群体意见陷入无限循环,所谓的“大众选择”可能只是一个荒诞的恶作剧。
06:34
【博弈论】礼物交换模型:顶级老板为什么喜欢超额发薪?
11:10
【博弈论】理性无知:当获取真相的成本高过代价,假装糊涂反而是最聪明的博弈手段。
07:36
【博弈论】生活不是分蛋糕的战场,而是一起把蛋糕做大的牌局。
10:19
【博弈论】竞合博弈:把蛋糕做大时,他是你的伙伴,分蛋糕的时候,他才变回对手。
06:35
【博弈论】声誉效应:输掉这一局,是为了让对手不敢再开下一局。
07:30
【博弈论】顺向归纳法:为什么你过去的一次较真,能换来对方未来处处让步?
06:23
【博弈论】贝叶斯博弈:当你不知道对方是什么类型的人时,最危险的事情就是假设他和你一样。
22:02
【博弈论】逆向选择:市场里留下的,往往不是最好的那一个。
21:53
【博弈论】道德风险:有了保险之后,人反而更容易闯祸
29:47
【博弈论】量子博弈:真正的杀伤力不在算得更快,而在让对手的选项之间失去区别。
17:10
【博弈论】核仁与核:什么样的分配方案不会有人想反悔。
16:31
【博弈论】志愿者困境: 越是生死关头,大家越会集体沉默,指望别人先站出来。
23:43
【博弈论】分蛋糕算法:让极度自私的人,都认为自己占了对方便宜。
26:10
【博弈论】敲竹杠问题:前期投入的心血越多,后期越容易被拿捏。
25:54
【博弈论】VCG机制:如何让极度自私的人,为了集体利益最大化去拼命?
24:09
【博弈论】全支付拍卖: 内卷的终极形态,只要坐上牌桌,就必须倾家荡产。
25:39
【博弈论】性别之战:当两个人都想在一起,却谁也不肯先让步
20:50
【博弈论】K层思考模型: 我在想你在想我在想什么,套娃式的预判。
19:51
【博弈论】社区实施模型:为什么流言蜚语和名誉惩罚是最可怕的软武器?
28:46
【博弈论】红皇后假说: 拼尽全力奔跑,却只能勉强留在原地。
18:04
【博弈论】网络博弈:权力不来自你连了多少人,而来自你的邻居除了你还有几个选择。
24:37
【博弈论】食客困境(AA制陷阱): AA制买单时,为什么所有人都点了最贵的菜?
17:13
【博弈论】黑皇后假说: 与其卷到极致,懂得卸下包袱让对手为你打工,才是终极法则。
20:37
【博弈论】雪堆博弈:每个人都愿意合作一点,但谁都不想当那个承担全部成本的傻子。
09:09
【博弈论】搜寻理论: 找工作就像找对象,为了遇到绝对完美的选择,要付多大的时间与试错成本?
27:16
【博弈论】突变与选择:一个微小的新策略,究竟什么时候能掀翻整个旧秩序?
09:48
【博弈论】子博弈精炼纳什均衡:一个承诺如果不能撑到真正执行的那一天,就根本算不上威胁。
10:10
【博弈论】锦标赛理论:第一名的大奖,主要是给没拿到它的人看的。
09:24
【博弈论】理性化理论:理性只能帮你划掉错的选项,剩下几个怎么挑,要看你怎么判断别人。
09:18
【博弈论】完美贝叶斯均衡:一个动作分量有多重,要看哪种人才会做它。
09:58
【博弈论】共同知识:人人都知道,和人人知道人人都知道,是两回事。
11:24
【博弈论】严格劣策略迭代删除:答案往往是删出来的,可每多删一刀,就得多信对手一层。
10:44
【博弈论】大教训:一个策略要求对方想得越深,它在现实里越容易落空。
11:01
【博弈论】克拉克税:只要你付多少钱由别人的报价决定,撒谎就省不下一分钱。
10:24
【博弈论】赢家诅咒:拍卖里最可怕的事情,不是没抢到,而是你居然真的抢到了。
10:10
【博弈论】序贯均衡:对方走到这一步的路径,本身就是他递给你的信息。
10:39
【博弈论】联盟精炼均衡:有些均衡看起来很稳定,只要两三个人私下结盟,整个局就会崩。
08:56
【博弈论】威胁的可信性:狠话吓不吓得住人,要看说话人真到那一步时,动手对自己划不划算。
10:08
【博弈论】检查博弈:为什么规则执行得越随机,反而越可能让所有人认真守规矩?
11:09
【博弈论】演化分叉:两群差不多的人走上两条路,往往是因为环境把门槛挪了一小步。
09:49
【博弈论】先动优势:先动有用的时候,是因为它让对手只剩一个划算的回应。
09:41
【博弈论】帕累托最优:不存在一种改变,能够让至少一个人变得更好,同时不让任何其他人变差。
10:45
【博弈论】进入阻吓博弈:老企业为什么宁愿提前制造亏损,也要让后来者不敢进场?
09:48
【博弈论】资源分配博弈:为什么最强的人,有时候反而要故意放弃一部分资源?
08:48
【博弈论】容量承诺:对手不太在意你怎么说,他算的是你事后还会不会真那么做。
09:57
【博弈论】理性化策略:对手怎么想都不划算的选项,先划掉,剩下的再纠结。
09:52
【博弈论】最小极大定理:你有多少能被对手看穿,就有多少由对手替你决定。
10:30
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