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Bandits
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新的多臂老虎机框架优化众包感知工人招募
研究人员开发了一个新的成本感知多臂老虎机框架，以优化移动众包中的工人招募。该框架解决了工人表现不断变化的问题（个人会随着经验而提高），并考虑了未知、可变的成本。该模型联合学习工人的表现轨迹和成本，识别表现何时饱和，并分配有限的预算以最大化长期的感知效用。实验表明，与忽略这些动态或假设固定成本的方法相比，该方法取得了持续的改进。
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新方法提高了黑盒对抗性攻击的效率
研究人员开发了一种名为机会主义目标选择（OTS）的新方法，以提高黑盒对抗性攻击的效率。OTS充当一个包装器，允许攻击在早期阶段从无目标目标切换到有目标目标，从而减少查询浪费。该技术无需修改底层攻击模型或访问梯度，并在ImageNet分类器上进行了验证，显示出成功率和查询效率的显著提高。