Краткое содержание

arXiv:2511.14745v1 Тип объявления: новое Аннотация: На многих обучающих платформах критерии оптимизации, направляющие обучение моделей, отражают приоритеты разработчика, а не тех людей, которых они затрагивают. В результате пользователи могут действовать стратегически для получения более благоприятных результатов, эффективно оспаривая прогнозы платформы. Хотя в предыдущих исследованиях изучалось стратегическое поведение пользователей на обучающих платформах, основное внимание уделялось стратегическим реакциям на развернутую модель без учета поведения других пользователей. Напротив, прогнозирующее рассуждение учитывает взаимосвязь действий пользователей и их влияние на будущие прогнозы при масштабировании. В рамках этого подхода мы сначала формализуем концепцию мышления уровня $ k $, заимствованную из поведенческой экономики, где пользователи стремятся перехитрить своих сверстников, заглядывая на один шаг вперед. Мы показываем, что хотя сходимость к равновесию ускоряется, само равновесие остается неизменным, не предоставляя преимуществ от более высокого уровня рассуждений отдельным лицам в