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Active Preference Learning with Discrete Choice Data
Active Preference Learning with Discrete Choice Data
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通过有针对性的人类查询改进机器人奖励学习
研究人员开发了一种新的机器人奖励学习方法，旨在减轻人类监督者的负担。该系统识别任务中监督不足的特征，并利用这些信息提出更具针对性的偏好查询。这种方法包括用于查询选择的知情先验和用于集中人类注意力的解释，在模拟和用户研究中均显示出奖励恢复方面的显著改进，尤其是在人类精力是关键考量因素的低查询场景中。
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区块链验证者选择框架优化效用和风险
研究人员开发了一个框架来优化权益证明区块链中的验证者选择，解决了管理多个账户的提名者复杂的决策过程。该系统旨在平衡最大化所选验证者的预期效用与增加分配的熵以实现风险分散。它采用主动偏好学习和多目标进化算法来解决这个双目标优化问题，并提供交互式导航程序，帮助用户找到满意的权衡。