《数据校正新思路》
——在AI与新质生产力崛起之际，如何用“不完美”数据做出“更优”决策？
从AI大模型到金融投资，数据被视为新时代的石油。但我们获得的数据常常不完美，不仅存在采样偏差，还受未知参数干扰，盲目追求完美的决策就如同只看后视镜开车，极易错过前方的风景。
我们提出一种全新方法，将不可能实现的“普遍最优”目标转化为加权多准则优化，通过引入“先验”密度，从不确定性中寻找“事前最优”方案。这种方案通过构建校正函数，同时考虑参数和采样的不确定性，相当于给决策系统配备智能导航，即使信息不完整，也能动态选择遗憾最小的路径。
在投资组合优化、智能制造与新闻供应链的应用中，这种方法表现接近完美预测状态，实现了近乎零的“事前遗憾”。这不仅为算法赋予新生命，更为决策赋予积极而稳健的新智慧，让中国经济在全球竞争中阳光前行。
（唐加文）
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