English(EN) Incentive Alignment in Online Experimentation

新研究提出样本分割和收缩方法以实现在线实验中的激励一致性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-07 04:00

一篇新的arXiv论文提出了一种在在线实验中实现激励一致性的实用机制，解决了实验者可能因偏倚的经验平均处理效应而获得奖励的委托代理冲突。研究表明，样本分割和收缩可以有效地弥合这一差距，其中样本分割在有限的流量成本下实现了完美的激励一致性。收缩提供了另一种选择，不需要额外的流量，并确保具有负预期效应的干预措施无利可图。 AI

影响解决了在线平台中AI功能部署和评估的核心问题。

排序理由学术论文发表在arXiv上。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Ermis Soumalias, Richard Mudd, Abbas Zaidi · 2026-10-07 04:00

在线实验中的激励一致性

arXiv:2610.05922v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Evaluating the causal effect of new features is a central goal for online platforms. While recent literature addresses limited testing traffic via centralized portfolio optimization, this perspective abstracts away a criti…

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