大模型对齐与安全

Decision Making under Imperfect Recall: Algorithms and Benchmarks

不完美回忆下的决策：算法与基准测试

Emanuel Tewolde, Brian Hu Zhang, Ioannis Anagnostides, Tuomas Sandholm, Vincent Conitzer

机构 * Computer Science Dept., Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA（卡内基梅隆大学计算机科学系） ； Foundations of Cooperative AI Lab (FOCAL)（协作人工智能基础实验室（FOCAL）） ； Strategy Robot, Inc.（策略机器人公司） ； Strategic Machine, Inc.（战略机器公司） ； Optimized Markets, Inc.（优化市场公司） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：safety(abstract)；AI safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出首个不完美回忆决策问题的基准测试集，并引入后悔匹配算法家族，在大规模约束优化中表现优异。

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