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契约强化学习：用无形之手牵引力量
通过合同设计解决在线学习问题中不同利益相关方的经济利益一致性，提出一种理论框架来解决机器学习中的代理问题，并设计了有效的动态规划算法和无悔学习算法以实现最优合同和平衡探索与开发的挑战。
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5 days ago
利用不连续分段仿射神经网络进行深度合约设计
本文利用深度学习为自动设计最优契约开创了研究，提出了一种新的神经网络，Discontinuous ReLU（DeLU）网络，该网络将代理人采取特定行动与委托人效用的关系建模为分段离散仿射函数，并支持每个部分的并行推断来求解最优契约问题。
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a year ago
MM
委派分类
提出了一种激励感知的机器学习任务委托理论框架来防止利益冲突及影响预测性能的问题，并通过学习曲线和标度律构建小规模数据所需的预算最优合约以实现性能和经济成果的综合评估。
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a year ago
人工智能和双重合同
本研究通过实验研究 AI 算法在双重委托代理问题的双重合同模型中的行为，发现 AI 算法可以自主学会设计可以激励合规的合同，而在合同中，一方可以采取勾结或竞争等多态行为，而且欺骗行为似乎并不存在于制定的合同中。
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a year ago
在线合同设计的样本复杂度
研究在线环境下的隐藏操作代理问题，介绍一种在线学习算法，提出一个关于 Stackelberg 遗憾的上界，并使用球形编码的覆盖数来限制契约设计的困难性和契约设计中的离散化误差，并提出解决方案，给出关于合同和行动空间的无限制上界。
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2 years ago
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