University of Oxford（牛津大学）

Neural Network-Based Parameter Estimation of a Labour Market Agent-Based Model

基于神经网络的劳动力市场基于主体的模型参数估计

M Lopes Alves, Joel Dyer, Doyne Farmer, Michael Wooldridge, Anisoara Calinescu

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Institute of New Economic Thinking（新经济思想研究所） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本文提出利用神经网络改进劳动力市场ABM参数估计方法，通过对比汇总统计量的有效性，验证了NN在参数恢复和效率提升方面的优势。

Comments Paper has been submitted without the consent of all 5 authors and without having its final version. Uploaded on arxiv at 17 Feb 2026 The version with proper review was only available on 19 March 2026

Semantically Labelled Automata for Multi-Task Reinforcement Learning with LTL Instructions

语义标注的自动机用于带有LTL指令的多任务强化学习

Alessandro Abate, Giuseppe De Giacomo, Mathias Jackermeier, Jan Kretínský, Maximilian Prokop, Christoph Weinhuber

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Masaryk University Brno（布拉格马萨里克大学） 纠错

AI总结 本文提出一种基于语义标注自动机的多任务强化学习方法，利用LTL指令实现高效任务嵌入和泛化能力，实验表明其在复杂规范下的优越性能。

Comments IJCAI 2026