人類校準模型

深度分析

HCRA：結合人類校準模型與即時自我反思的強化學習代理人框架

本篇報導聚焦 Human‑Centric Reflective Architecture（HCRA），一套將大型語言模型與人類校準模型結合的決策框架。研究將人機協同決策抽象為 AI 代理人與使用者之間的隨機遊戲，透過強化學習與迭代式語言反思，使 AI 推薦在測試時即能根據使用者偏好與限制自我調整。