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Wei Tang
Wei Tang
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研究论文详述基于需求学习的动态定价与广告
一篇新研究论文探讨了一个动态定价与广告框架，卖家可以通过灵活的广告方案影响客户估值。该研究量化了广告可能带来的收入增长，表明其最多可使收入翻倍。此外，在需求不确定的情况下，该研究提出了一种高效的在线算法，用于定价和广告策略的自适应学习与优化，在线性估值函数下实现了 $O(T^{2/3} (m\log T)^{1/3})$ 的遗憾率。
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新的可校准消歧损失提高了 AI 分类器的可靠性
研究人员引入了一种名为可校准消歧损失（CDL）的新方法，以提高多实例部分标签学习（MIPL）任务中分类器的可靠性。这种即插即用的损失函数通过调整具有候选者与竞争者预测裕量的消歧目标来提高分类准确性和校准。该方法在理论上进行了分析，并通过在基准数据集和真实世界数据集上的实验进行了验证，提供了两种专注于候选者级别分离或候选者与非候选者抑制的变体，在预期校准误差方面显示出显著的改进。