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University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

2026-07-23 至 2026-07-23 共收录 2 篇

2604.14575 2026-07-23 cs.LG cs.AI stat.ME stat.ML 版本更新

Generative Augmented Inference of LLM-generated Data for Market Research: Theory and Empirical Evidence

生成式增强推断

Cheng Lu, Mengxin Wang, Dennis J. Zhang, Heng Zhang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）； Stanford University（斯坦福大学）； University of Toronto（多伦多大学）

AI总结提出生成式增强推断（GAI）框架，将AI输出视为学习真实标签的高维信息特征而非代理，通过非参数方法建模，实现人机数据联合的一致估计和有效推断，在随机标注下渐近效率严格优于仅用人类数据。

2506.13609 2026-07-23 cs.AI cs.CC cs.DS 版本更新

通过证明者-估计者辩论避免混淆

Jonah Brown-Cohen, Geoffrey Irving, Georgios Piliouras, Lijie Chen, Jiawei Li, Zhiyang Xun

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind）； UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所）； UC Berkeley（加州大学伯克利分校）； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

AI总结研究如何训练强大AI系统，利用证明者-估计者辩论放大人类判断。针对现有递归辩论协议的混淆论证问题，提出新协议，在一定假设下确保诚实辩论者能用与对手相当的计算效率策略获胜。