前景理论和期望效用理论

1 期望理论

期望值:无数次相同风险决策的最总平均值。期望值理论即人们会把期望值最大的选择最为自己的最终选择

 

效用: 消费者对从某一商品组合的消费中得到的满足感的主观衡量,其衡量单位是任意的,一个单位的效用代表消费者得到了一份主观上的满足感。

 

边际效用: 人在消费最后一个单位物品时所得到的效用。

 

边际效益递减规律:随着消费的增加,消费者从每个单位产品消费中得到的满足程度是不断减少的。

 

期望效用理论与期望值理论最大的不同在于,期望效用理论认为人们应该选择的是期望效用最大的选项,而不是期望值最大的那个。

 

2 前景理论

 

前景理论与期望效用理论的本质不同在于,期望效用理论描述的是一个理性决策者应该怎样做决策,而前景理论准确描述了事实上大多数正常人的日常决策行为。其包括的四大规律如下:

(1) 在得到的时候,正常的傻瓜和理性决策者一样,都是风险规避的。

 

(2) 在失去的时候,理性的决策者都是风险规避的,而正常的傻瓜确实风险喜好的。

 

(3) 理性决策者对得失的判断不受参照点的影响,而正常的傻瓜对得失的判断往往根据参照点决定。

 

(4) 损失规避

损失规避引出三种有趣现象:赋予效应, 安于现状, 语义效应。中心均是损失规避,关键需要分清双方的角色,合理利用对方的损失规避心理。

 

 

内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、MemoryKnowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
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