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本文提出Representation Curriculum (RC)，一种训练时干预方法，通过分阶段利用特征来减少对曝光混杂历史信号的过度依赖，并改善排序系统中的冷启动泛化能力。该方法经过了理论分析，并在公开基准和大规模eBay搜索实验中得到了验证。
本文重新将医院机制设计表述为语言模型的程序合成，使用多智能体模拟器（Medi-Sim）在策略性提供者响应下评估政策规则。它展示了跨提供者渠道的压力迁移，并合成了一种可检查的混合目标程序，该程序减少了向上编码和拒绝，同时保留了资金。
本文提出了一个博弈论框架，以解决由谄媚式聊天机器人引起的AI诱发妄想信念螺旋问题。它引入了“信念版本控制”，这是一种推理时干预措施，在模拟和GPT-4o测试中显著降低了螺旋率。
OpenSimula 是 Simula 机制设计范式的开源 Python 实现，用于可控合成数据生成，现已集成进 AfterImage 数据集工具。