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Olas
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新的主动学习框架在数据不完美的情况下优化标注者分配
研究人员开发了一个名为 OLAS（Optimal Labeler Assignment and Sampling）的新主动学习框架，旨在减轻机器学习中不完美标签的影响。该框架通过模拟标注者准确性和模型不确定性，优化了标注者到样本的分配以及样本本身的选取。实证结果表明，OLAS 在使用单个样本标签时，其性能与现有的主动学习策略相当，并且通常能达到最高的分类准确率。
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Mastercard、Cloudflare 和 Olas 开创代理式商业基础设施
代理式商业正成为一项重要趋势，OLAS 报告了 1400 万笔代理交易，Mastercard 的 Agent Pay 计划已涉及 30 多家公司。Para、Cloudflare 和 Polygon 正在积极开发人工智能代理进行交易所需的基础设施。