Offline-to-Online Creative Optimization with Generative Models and Adaptive Testing
基于生成模型和自适应测试的离线到在线创意优化
机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Meta
AI总结 研究如何利用历史A/B测试数据，通过性能驱动的离线到在线工作流程，用预测模型指导生成测试广告位候选创意，经实验验证该方法能有效提升创意参与度，为创意优化提供设计原则。
高校专区
University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）
PRISM: Polynomial Representations for Interaction-Structured Motor Control
PRISM：用于交互结构运动控制的多项式表示
机构 * University of Michigan（密歇根大学）
AI总结 研究针对机器人观察中物理变量交互作用问题，提出PRISM策略表示，通过因式分解多项式模块展现高阶交互特征，在强化和模仿学习中应用，提升了人形机器人运动等性能，还能产生无传感器柔顺行为，表明多项式表示应成运动控制标准选择。
A Replay-Constrained Simulation Framework for Personalization of Powered Knee--Ankle Prosthesis Controllers
用于动力膝盖-脚踝假肢控制器个性化的重放约束模拟框架
机构 * College of Engineering, University of Michigan（密歇根大学工程学院）
AI总结 研究动力假肢腿阻抗控制器个性化难题，提出重放约束模拟框架，通过再现动力学、重放数据绕过复杂人类机制，用深度强化学习策略个性化关节参数，经实验验证有强预测有效性，提升生物模仿奖励。
Revenue Maximization Under Sequential Price Competition Via The Estimation Of s-Concave Demand Functions
通过估计s-凹需求函数实现序列价格竞争中的收益最大化
机构 * Department of Statistics University of Michigan Ann Arbor, MI, USA（统计系密歇根大学安娜堡分校） ； Department of Management University of Miami Miami, USA（管理系迈阿密大学）
AI总结 本文研究了多个卖方在T期内的序列价格竞争，提出利用半参数最小二乘估计的动态定价策略，证明价格收敛至纳什均衡的速度为O(T^{-1/7})，并建立新的集中性结果。
Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)
Dynamic Pricing in the Linear Valuation Model using Shape Constraints
在线性估值模型中使用形状约束进行动态定价
机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Welltower Inc.（Welltower公司）
AI总结 本文提出了一种基于形状约束的动态定价方法，在线性估值模型中无需调节参数，通过α-霍尔德连续性假设推导后悔上界，并在实验中展示更低的后悔表现。
Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR) 2025
