2023年11月8日，由菠菜平台高瓴人工智能学院主办的第二届盘算经济学研究与应用研讨会顺利召开。北京大学前沿盘算研究中心讲席教授邓小铁，中科院盘算所前瞻研究实验室、处置惩罚器芯片重点实验室研究员孙晓明，中国科学院数学与系统科学研究院研究员陈旭瑾，清华大学盘算机科学与技术系教授陈婧，中国科学院盘算技术研究所研究员张家琳，北京交通大学经济治理学院教授曹志刚，谷歌研究科学家左淞，中国科学院数学与系统科学研究院优秀青年副研究员王长军，北京理工大学盘算机学院副教授余皓然，北京大学前沿盘算研究中心助理教授孔雨晴，清华大学交织信息研究院助理教授房智轩，北京理工大学盘算机学院预聘助理教授（特别副研究员）刘正阳，北京大学前沿盘算研究中心博士后研究员李维安等专家学者受邀加入。聚会会议由高瓴人工智能学院长聘副教授祁琦、高瓴人工智能学院准聘副教授王子贺以及高瓴人工智能学院准聘助理教授沈蔚然老师配合主持。

在开场致辞中，高瓴人工智能学院祁琦长聘副教授指出，盘算经济学是一门新兴的交织学科，它结合了盘算机科学、数学和经济学的理论和要领，为我们提供了全新的视角和工具，以解决现实世界中的经济问题。本次研讨会围绕盘算经济学的研究与应用进行深入探讨，分享最新的研究结果，讨论面临的挑战和可能的解决方案，我们希望通过这次研讨会，能够加深对盘算经济学的理解，推动该领域的生长，从而更好地服务于我们的社会。

在第一场陈诉中，北京理工大学盘算机学院的余皓然副教授向各人介绍了他在双边议价中私有信息推断方面的研究。该研究具有广泛的实用性，特别是在二手商品交易市场中，如闲鱼、eBay等。然而，对于买卖双方的心理价位这一私有信息的推断，一直是一个挑战。传统的机械学习要领难以适用。为了解决这一问题，余皓然副教授提出了一种新的私有信息推断算法。余皓然副教授的陈诉以“基于机械学习的双边议价中私有信息推断”为主题，深入探讨了如何凭据买卖双方的议价行为推断他们的心理价位。

在第二场陈诉中，谷歌研究科学家左淞分享了大语言模型中的机制设计问题，主要介绍了如何以激励相容的方式来聚合多个LLMs。在这个问题中，每个智能体对随机生成的内容的偏好被编码为一个LLM，这样做的一个要害的动机是为人工智能生成的广告创意设计一种拍卖花样，以结合差异广告商的输入。陈诉指出，这个问题虽然通常是机制设计的领域，但是具有几个奇特的特征，而且分享了提出的一个通用形式：token auction model，用于研究这个问题。

第三场陈诉中，清华大学交织信息研究院房智轩助理教授介绍了有向无环图区块链的交易选择战略优化问题。基于有向无环图（DAG）结构的区块链系统具有支持高并发交易处置惩罚的能力，因而被视为解决区块链拓展性问题的一种可行方案。作为DAG区块链系统提升交易并发时的焦点步骤，节点的交易选择效率将很洪流平地影响系统的交易吞吐性能。陈诉指出节点的交易选择历程中面临的两个困境：节点利润困境与系统吞吐困境，并通过提出基于布隆过滤器的信号通报机制，大幅提升交易选择的效率，同时提升节点的利润与系统的吞吐性能。

在第四场陈诉中，北京大学前沿盘算中心李维安博士后研究员介绍了一种多个竞赛并行举行的模型。其中每个参赛者选择一个竞赛加入，每个竞赛设计者决定奖金结构以争夺参赛者的加入。陈诉中分析了参赛者的战略行为，对于竞赛设计者的战略，当已知其他设计者的战略时，陈诉中指出盘算最佳响应是 NP-困难的，并提出了一种全多项式时间近似方案（FPTAS）来输出ε-近似最佳响应，陈诉随后分析了当其他设计者的战略未知时一个设计者的战略最坏情况，得出了任何战略最坏情况下的效用上限，并将其作为基准。

在最后一场陈诉中，北京交通大学经济治理学院曹志刚教授分享了在通过势函数法研究纳什均衡存在性与唯一性时会遇到的一些问题。他指出势函数的全局最大值就是相应战略博弈的纳什均衡，反之则否则。局部最大点或静止点也不完全对应于纳什均衡。如果不能精确知道势函数的哪一类点与纳什均衡点对应会在论述中发生许多问题。曹教授在陈诉中指出，其实这一类点是在优化问题中被广泛研究过的点——块坐标最大化点，而且通过实例说明，通过最大化势函数来完善纳什均衡是有一些缺点的。

在闭门研讨会环节中，与会专家学者划分分享了他们最近的研究事情，并就一些盘算经济学领域前沿问题展开了深入讨论。