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国诚投顾：什么是投资中的代表性偏差（Representativeness Bias）

代表性偏差（Representativeness Bias）是投资心理学中的一种常见认知偏差，由行为金融学先驱丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）和阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）提出。它指人们倾向于根据事物的表面特征或刻板印象（即“代

指模型在训练和应用过程中可能存在的伦理问题和偏见。这些问题包括但不限于性别、种族、年龄等方面的歧视性偏差，以及隐私保护、数据使用合法性等伦理考量。解决这些问题对于构建公平、透明和负责任的人工智能系统至关重要。

"她抱着刚出生的龙凤胎拍了最后一张合照，笑着对丈夫说'孩子真像你'。7天后，她却从医院顶楼一跃而下……丈夫整理遗物时，发现她手机里未发送的备忘录，瞬间崩溃。"

今天市场又上演了一出好戏——金融股一涨，稳定币就冒头，这难道是我大A的“股运”降临了？朋友昨天还兴奋地问我这事儿，仿佛天上掉馅饼似的。但说实话，股运这东西，听着像玄学算命，纯属心理安慰；真正值得咱们警惕的，是背后那个叫“禀赋效应”的玩意儿。它能让咱们散户把自家

心理机制：高度重视人际和谐的人可能表现出冲突回避（Conflict Avoidance）倾向，这与大五人格中的高宜人性（High Agreeableness）相关。他们可能压抑真实需求以维持表面平衡，导致关系缺乏深度。难征服的原因：当一方试图通过激烈手段（如争

古希腊德尔斐神庙的箴言“认识你自己”，揭示了人类文明最根本的困境：我们对自我认知的信任，可能是一切谬误的开端。现代心理学研究表明，普通人每天产生的6万个念头中，70%以上带有自我服务偏差——大脑会系统性地过滤不利于自我认同的信息，构建“自我美化”的认知闭环。这

三星在他们的"成长"营销活动中完美运用了这一点,展示了一个iPhone用户多年来的使用历程,但通过选择Galaxy让他们的顾客脱颖而出。

从技术上说，所谓的偏见（bias），就是在特定的场景下，大模型的过度自信现象。在AI领域，偏见其实非常普遍，并不仅仅局限于性别和种族。

均线粘合突破是捕捉主升浪的利器，其本质是波动率压缩与主力资金的共振。历史数据显示，符合“粘合度＜3%+放量突破+股东户数集中”的标的爆发力最强（如宁德时代案例）。投资者需警惕“假粘合”陷阱，通过“筹码分布+行业景气度”动态优化策略，尤其在全面注册制背景下，更应

在大模型时代，如何提升 AI 生成内容的确定性？本篇文章将深入探讨影响 AI 生成稳定性的关键因素，分析当前技术挑战，并提供优化策略，帮助产品经理打造更可靠的智能交互体验。