本文探讨内容提供商的用户参与度对推荐系统的影响，并以平衡选择为基础提出了一个优化措施，确保系统以最大社会福利达到平衡，并呼吁在实现效用主义公正的同时考虑用户的后悔和公平情况。

Jul, 2020

基于模拟优化，提出了一个两阶段框架以实现生成语言模型的提示选择，该框架能够在评估和选择阶段中构建代表提示的中等维度向量的得分模型，并证明了该框架中的顺序评估过程的一致性。数值实验证明了此框架的有效性，为实施提供了实际指导。

Apr, 2024

本文提出了一种上下文多臂赌博机模型来解决推荐系统中内容提供商对曝光量的依赖性，并开发具有次线性遗憾度和优化目标的算法，该算法的目标是最大程度地提高用户的福利和保留至关重要的内容提供商。

Feb, 2023

本论文提出了基于知识增强提示学习的统一会话型推荐系统模型 UniCRS，通过使用包含融合知识表示、任务特定软标记和对话上下文的知识增强提示来实现一体化的推荐和对话子任务，并证明了这种方法的有效性。

Jun, 2022

本研究提出了一种基于生产系统的模型 PRopS，可以通过学习将任务说明或输入元数据转换为连续提示以从 PLMs 中产生特定的输出，从而取得了比其他迁移学习技术更好的结果。

Jul, 2023

该研究论文调查和组织了一种新兴的自然语言处理范式，这种范式被称为 “基于提示的学习”，并在其中介绍了其基础知识和数学符号，以及其在预训练模型、提示和调整策略等方面的相关研究成果，该框架通过使用模板将输入 x 修改为具有一些未填充信息的文本字符串提示 x'，并将语言模型用于填充未填充信息以获得最终字符串 x，从而实现零样本学习和少样本学习。

Jul, 2021

本文提出了一种基于代理模型的模拟框架，旨在帮助提供商探索不同推荐策略的纵向动态，以设计维持业务成功的平衡推荐策略，研究表明，在更多考虑客户效用的情况下，不忽视盈利能力的混合策略能够在长期中实现最高累计利润，同时社交媒体可以增强观察到的现象。

Mar, 2022

本文通过使用 context 动态提示的方法，改善了在多轮任务指向对话系统中的通用响应生成。在 MultiWOZ 2.2 数据集上验证后，相较于仅进行的前缀手段，综合值得分提高了 3 个绝对点，同时还将状态对话的提升幅度加大了 20 个绝对点。

Jan, 2023

在现代推荐系统中，为了最大化系统对参与者的价值并提高整体生态系统的 “健康度”，必须明确地对系统中的所有参与者的激励和行为进行建模，并考虑推荐者策略引起的相互作用。这需要使用强化学习等技术进行长期优化，使用社会选择方法对不同参与者的效用进行权衡，利用机制设计的工具来减少信息不对称并考虑激励和战略行为，通过整合行为经济学和心理学的概念来更好地对用户和项目提供者的行为进行建模，以及利用生成模型和基础模型的最新进展来使这些机制可解释和可操作。基于这些不同学科的交叉点，我们提出了一个概念框架，并阐明了几个研究挑战。

Sep, 2023

使用类别论的理论框架来描述和推广统计模型中的元提示方法，研究发现元提示方法在创意和构思领域的应用比基本提示方法更有效。

Dec, 2023