学习与拒绝是研究人类与人工智能在预测任务中相互作用的典型模型。研究发现，通过扩大预测者的函数类，可以缓解无拒绝学习策略的次最优性。研究结果支持先使用所有数据来学习预测者，然后根据拒绝者的预测损失进行标定的两步学习过程。
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