University of Washington（华盛顿大学）

Unified Framework of Distributional Regret in Multi-Armed Bandits and Reinforcement Learning

多臂老虎机和强化学习中分布后悔的统一框架

Harin Lee, Min-hwan Oh

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

AI总结 本文提出一种统一框架，研究随机多臂老虎机和回合制强化学习中的分布后悔，通过简单的UCBVI型算法，推导出通用的分布后悔界，优化期望性能、尾风险和实例依赖行为的平衡。

Comments Conference of Learning Theory (COLT) 2026, camera-ready version

An AI Co-Data-Scientist for Prioritizing Candidate Biomarkers from Wearable Sensor Data

AI协同数据科学家：从可穿戴传感器数据中优先筛选候选生物标志物

Yubin Kim, Salman Rahman, Samuel Schmidgall, Chunjong Park, A. Ali Heydari, Ahmed A. Metwally, Hong Yu, Xin Liu, Xuhai Xu, Yuzhe Yang, Hyeonhoon Lee, Hyewon Jeong, Kyungho Lim, MingYu Lu, Dongjae Lee, Theodora Pappa, Hanseul Cho, Maxwell A. Xu, Zhihan Zhang, Cynthia Breazeal, Tim Althoff, Petar Sirkovic, Ivor Rendulic, Annalisa Pawlosky, Nicolas Stroppa, Juraj Gottweis, Elahe Vedadi, Alan Karthikesalingam, Pushmeet Kohli, Mark Malhotra, Shwetak Patel, Samir Tulebaev, Hae Won Park, Vivek Natarajan, Hamid Palangi, Daniel McDuff

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Seoul National University Hospital（首尔国立大学医院） ； Yonsei University College of Medicine（延世大学医学院） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Korea University Guro Hospital（韩国大学Guro医院） ； Mass General Brigham（麻省总医院） ； Brigham and Women’s Hospital（哈佛医学院布莱尔妇女医院） ； Google Cloud AI（谷歌云AI） 纠错

AI总结 提出CoDaS系统，集成多智能体假设生成、统计分析和对抗验证，从可穿戴数据中优先筛选心理健康和代谢终点相关候选生物标志物，经临床验证与专家判断一致。

Achieving $\widetilde{O}(1/ε)$ Sample Complexity for Bilinear Systems Identification under Bounded Noises

在有限噪声下实现双线性系统辨识的 $\widetilde{O}(1/ε)$ 样本复杂度

Hongyu Yi, Chenbei Lu, Jing Yu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Washington（华盛顿大学电气与计算机工程系） ； Cornell University AI for Science Institute, Cornell University（康奈尔大学AI for Science研究所） 纠错

AI总结 针对有界对称对数凹扰动下的离散时间双线性系统，提出有限样本集成员辨识方法，证明可行参数集直径以 $\widetilde{\mathcal O}(1/\epsilon)$ 的样本复杂度收缩，并通过仿真验证了不确定性量化的优势。

Comments 14 pages, 2 figures. Accepted by IEEE Control Systems Letters

Online World Modeling Enables Real-World Inverse Reinforcement Learning from Observation

在线世界建模实现真实世界逆强化学习从观察中学习

Tyler Han, Bat Nemekhbold, Siyang Shen, Rohan Baijal, Richard Ebock, Harine Ravichandiran, Sanghun Jung, Kevin Huang, Byron Boots

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 提出MPAIL2方法，通过在线世界建模实现从观察中逆强化学习，首次在真实世界从零学习视觉操作任务，40分钟内达到82%成功率。

Are Language Models Sensitive to Morally Irrelevant Distractors?

语言模型对道德无关干扰因素敏感吗？

Andrew Shaw, Christina Hahn, Catherine Rasgaitis, Yash Mishra, Alisa Liu, Natasha Jaques, Yulia Tsvetkov, Amy X. Zhang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 本研究借鉴道德心理学中的“情境主义”观点，通过构建包含60种道德无关干扰因素的多模态数据集，发现这些干扰因素能使大语言模型的道德判断偏移超过30%，揭示了其道德判断的不稳定性。