arXiv · Machine Learning· Itai Zilberstein, Ioannis Anagnostides, Zachary W Sollie, Arman Kilic, Tuomas Sandholm·· 23 小时前AI 评分43
面向策略优化的偏好 elicitation 及其在人类价值对齐心脏移植中的应用
Preference Elicitation for Policy Optimization and Application to Aligning Heart Transplantation with Human Values
AI 导读
研究者提出一种面向线性效用的两阶段偏好 elicitation 算法，通过成对比较缩小属性权重空间，并可证明地收敛到用户的效用函数。将其用于心脏移植分配后，所得策略的竞争比达到 0.95，高于现行策略的 0.66；基于用户自然语言解释的 LLM 方法准确性均未超过学习得到的线性效用。
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