GFP优化同伴推荐招募券预算分配
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GFP优化同伴推荐招募券预算分配
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AI 综述
Lingkai Kong等作者提出生成式前沿规划（GFP），用于在参与者与轮次间自适应分配固定的同伴推荐券预算。该方法用删失计数模型学习推荐能力，用条件扩散模型建模推荐者相关的被推荐者特征。 在ICPSR和FHI 360两份真实招募记录校准的环境中，同等预算下GFP比最强基线多招募最多21.5%的人。
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最新进展11月3日 13:00
GFP：用生成式前沿规划优化同伴推荐招募的券预算分配报道时间线
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11月3日
- arXiv · cs.AIGFP：用生成式前沿规划优化同伴推荐招募的券预算分配
研究提出生成式前沿规划（GFP，Generative Frontier Planning），用删失计数模型学习推荐能力、用条件扩散模型建模推荐者相关的被推荐者特征，从而自适应地在参与者与轮次间分配固定推荐券预算。在ICPSR和FHI 360两份真实招募记录校准的环境中，同等预算下GFP比最强基线多招募最多21.5%的人。
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