核心观点 - 多所顶尖高校的研究团队开发出名为PrimeNash的AI框架，首次实现了对纳什均衡闭式解析解的自动推导与机器可验证证明，能够解决传统算法难以处理的高维、非凸及动态博弈难题 [2][3][4] 技术框架与原理 - PrimeNash框架模拟人类数学家科研路径，构建了由大语言模型驱动的三阶段闭环流程：策略生成模块、策略评估模块和均衡证明模块 [5][7] - 策略生成模块采用多智能体并行与提示增强推理技术，通过调用外部工具和反思机制来探索策略空间并确保初步合理性 [8] - 策略评估模块基于博弈论指标对候选策略进行打分与筛选，均衡证明模块则执行严格的符号推导进行最终数学验证，失败时会触发反馈机制驱动迭代修正 [10][11] 性能验证与实验结果 - 在涵盖静态与动态博弈的7个经典模型测试中，PrimeNash成功求解了所有静态博弈，在设定极高标准下对动态博弈的求解成功率达到了70% [11] - 成功求解的经典博弈包括古诺博弈、第一价格密封拍卖、鹰鸽博弈、新产品发布博弈、斯塔克尔伯格博弈、斯宾塞信号博弈和性别之战博弈 [12] 实际应用案例 - 研究以碳排放权交易市场为例，构建了包含四个季度交易期的动态博弈模型，利用PrimeNash逆向求解，产出了该领域首个被严格证明的闭式解析解 [16] - 模型成功复现了碳市场关键现象：价格在第1-3期维持低位约18.65 CNY/吨，在第4期履约截止前急剧飙升至74.71 CNY/吨，揭示了“翘尾效应” [17] - 分析揭示了大型国有企业利用市场地位调节供需的能力，并量化探讨了政策参数R-value对市场流动性和价格稳定的影响 [17] 研究意义与影响 - PrimeNash将闭式纳什均衡推导从依赖专家的手工工作转化为可复现、可审计的计算流程，为博弈论和经济学提供了透明、可检验的量化工具 [20] - 该框架标志着AI驱动的科学发现在博弈论与经济学领域迈出了重要一步，特别是在复杂市场设计与气候政策分析方面具有应用潜力 [20]