Aaron Roth

Um olhar sobre multicalibração e onmiprevisão em aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem para previsões reduz o arrependimento de troca para agentes de tomada de decisão.

Um novo framework prioriza a justiça em competições de aprendizado de máquina crowdsourced.

Investigando contratos e desempenho de agentes em situações de contratação repetida.

Multicalibração melhora a precisão dos LLM ajustando as pontuações de confiança e lidando com alucinações.

Aprenda como combinar diferentes modelos melhora os processos de tomada de decisão em cenários complexos.

Apresentando um algoritmo eficaz que usa políticas existentes pra ter resultados de aprendizado melhores.

Explorando como as classificações de autores podem melhorar a qualidade da revisão por pares na pesquisa.

Esse artigo analisa como a ambiguidade afeta a tomada de decisão em situações de líder-seguidor.

A precificação automatizada pode levar a preços inesperadamente altos sem colusão direta.

Pesquisadores apresentaram uma abordagem econômica para os riscos de privacidade em grandes modelos de linguagem.

Uma nova abordagem para máquinas e humanos melhorarem previsões médicas.