Recursive Reasoning or Statistical Extrapolation? In-Context Learning in Multi-Agent Interdependent Decision-Making
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摘要
本文在不完全信息的多人公共品博弈中，引入具有历史独立性的理性预期均衡（REE），通过操纵价格反馈序列和战略相互依赖强度，检验大语言模型智能体的上下文学习究竟源于递归信念推理还是统计外推。结果显示，长上下文仅在价格呈现明显单调趋势时改善决策；当趋势被跳跃序列打破时，改进基本消失，且高相互依赖强度会进一步放大偏离均衡的程度，整体更支持统计外推机制而非递归推理。[page::0][page::1][page::4][page::8]
