UDT与FDT在连续Newcomb问题上的争论

2026年10月26日，AI 决策理论社区围绕 UDT、FDT 与 CDT 在连续 Newcomb 问题上的表现展开争论。一方认为，FDT 优化的是动作而非策略，UDT 则总是选择 single-box，因此在连续 Newcomb 问题上被 CDT 支配，选择双盒可获得 1001000。另一方质疑 LCPD 定义不清，认为断点世界使 Skalse 提出的问题集不公平，并称反事实推理需要引入 Omega 式超预言者，据此主张 UDT 仍是最优。报道呈现的双方分歧集中在问题设定与评价标准上，尚未形成共识。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。