模型在哪种程度上忽视了参与者对不可预测外部力量的反应？
参考资料
Moonshot回答
在模型设计和应用中，确实存在对参与者对不可预测外部力量反应的忽视。以下是一些关键点：
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模型泛化能力：模型需要通过外部数据验证和测试集评估来确保其泛化能力和稳健性，以应对新数据和未见过的情况。（外部数据验证与测试集评估）
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市场预测：市场不可预测性部分源于所有市场参与者都在预测市场，包括那些相信市场不可预测的群体。这种对外部环境的判断和风险发现是人类生物性本能的一部分。（为什么市场不可预测？）
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模型不确定性：在强化学习中，模型不确定性可能来源于环境模型的不完全性和模型参数的不确定性，这影响智能体的决策过程，并使其难以学习到最优策略。（强化学习中的模型不确定性建模探讨）
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AI大模型的不可预测能力：研究表明，AI大模型在训练过程中可能自发产生超出预期的能力，这些能力并非通过显式训练获得。（AI大模型：探索不可预测的能力）
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临床预测模型外部验证：临床预测模型的外部验证是评估模型泛化能力的重要步骤，确保模型在不同人群和环境中的适用性。（顶刊bmj推荐!临床预测模型外部验证详细步骤）
这些信息表明，模型在设计和应用时确实需要考虑参与者对不可预测外部力量的反应，以提高模型的泛化能力和稳健性。同时，也应认识到模型的局限性，并在实际应用中采取相应的风险管理措施。