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utility function
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新算法解决具有连续动作空间的通用和博弈
研究人员开发了用于近似具有连续动作空间的通用和博弈的新型分布式算法。这些算法解决了当玩家只能访问自己的效用函数时计算最紧密的 \(\alpha\)-potential 近似值的挑战。所提出的方法涉及有限元组重构，并且可以与对偶内预言机或投影零阶外方法相结合，从而在准确性和计算时间之间进行权衡。
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新AI算法将心脏移植政策与人类价值观对齐
研究人员开发了一种新的偏好获取算法，旨在使AI系统与人类价值观对齐，特别适用于器官分配等复杂决策场景。该算法分两个阶段进行：首先，通过成对比较学习属性权重以缩小可能性范围；其次，收敛到用户的效用函数。将其应用于心脏移植分配，该技术成功聚合了一个与社区一致的效用函数，从而优化了政策，使其比现状更能反映人类价值观。
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研究发现 LLM 偏好判断缺乏自洽性
一项发表在 arXiv 上的新研究发现，从大型语言模型 (LLM) 衍生的偏好判断不具有自洽性。研究人员开发了统计检验方法来衡量单一效用函数在多大程度上能够重现这些判断，发现在航班和公寓选择等各种示例中存在显著的不一致性。这表明 LLM 衍生的偏好数据不能被单一效用函数可靠地概括，这可能会影响依赖此类数据的基于代理的系统。