University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

A Cramér-von Mises Approach to Incentivizing Truthful Data Sharing

基于Cramér-von Mises统计的促进真实数据共享方法

Alex Clinton, Thomas Zeng, Yiding Chen, Xiaojin Zhu, Kirthevasan Kandasamy

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 本文提出基于Cramér-von Mises统计的激励机制，促进真实数据共享，通过理论分析和实验验证其有效性。

Comments NeurIPS 2025

Optimal Design for Human Preference Elicitation

人类偏好获取的最优设计

Subhojyoti Mukherjee, Anusha Lalitha, Kousha Kalantari, Aniket Deshmukh, Ge Liu, Yifei Ma, Branislav Kveton

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； AWS AI Labs（AWS人工智能实验室） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于最优设计的人类偏好获取方法，通过高效算法和实验验证，提升了偏好模型学习的效率和实用性。

Comments Advances in Neural Information Processing Systems 37

Endless Terminals: Scaling RL Environments for Terminal Agents

无尽终端：为终端智能体扩展强化学习环境

Kanishk Gandhi, Shivam Garg, Noah D. Goodman, Dimitris Papailiopoulos

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 Endless Terminals 通过自动化生成终端任务并训练智能体，显著提升了在终端基准测试和人工整理基准测试上的性能。