Aaron Roth

Un nuovo approccio alle previsioni riduce il rimpianto per le sostituzioni negli agenti decisionali.

Un nuovo framework dà priorità all'equità nelle competizioni di machine learning crowdsourced.

Indagare sui contratti e sulle prestazioni degli agenti in situazioni di assunzione ripetuta.

La multicalibrazione migliora l'accuratezza degli LLM affinando i punteggi di confidenza e affrontando le allucinazioni.

Scopri come combinare diversi modelli migliora i processi decisionali in scenari complessi.

Introducendo un algoritmo efficace che sfrutta le politiche esistenti per migliorare i risultati dell'apprendimento.

Esplorare come i ranking degli autori possano migliorare la qualità della peer review nella ricerca.

Questo articolo analizza come l'ambiguità influisce sul processo decisionale in situazioni tra leader e seguaci.

I prezzi automatizzati possono portare a prezzi sorprendenti e alti senza una collusione diretta.

I ricercatori presentano un approccio economico ai rischi per la privacy nei modelli di linguaggio ampi.

Un nuovo modo per macchine e umani di migliorare le previsioni mediche.