本研究提出了一种结合前景理论的符号建模框架，旨在解决风险决策中的透明性不足问题，并成功复制了损失厌恶现象，具有重要的应用潜力。

本研究提出了一种多维合同理论模型，解决汽车载AI双胞胎在动态迁移中的RSU选择问题。通过前景理论反映自动驾驶车辆的不理性行为，并利用生成扩散模型算法优化合同设计，提高迁移效率和效果。

研究发现，人工智能和人类在小组决策方面具有互补技能。研究通过评估团队成员和AI代理人的专业知识，评估风险并达成共识，提出了人工智能-人类团队决策的模型。研究验证了前景理论、影响动态和贝叶斯学习在不确定情况下的人工智能团队和人类行为预测中的价值。

研究发现，人工智能和人类在小组决策方面具有互补技能。通过评估团队成员和AI代理人的专业知识，评估风险并达成共识，提出了人工智能-人类团队决策的模型。研究验证了前景理论、影响动态和贝叶斯学习在不确定情况下的人工智能团队和人类行为预测中的价值。

研究发现，人工智能和人类在小组决策方面具有互补技能。通过评估团队成员和AI代理人的专业知识，评估风险并达成共识，提出了人工智能-人类团队决策的模型。研究验证了前景理论、影响动态和贝叶斯学习在不确定情况下的人工智能团队和人类行为预测中的价值。