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该论文将 AI 模型市场中的计算套利形式化为一个分配问题，证明了该问题通常是 NP 难的，并表明在收益递减条件下可以高效计算最优分配方案，同时提出了一种样本效率高的模型性能估计方法。
本文介绍了用于编码有限域全异系统的带符号p-adic残差目标，并通过数独案例研究展示了其使用，表明了其与最小冲突分配的等价性。
本文提出了“最大效力问题”，旨在选择受成本约束的实验，以最大程度地缩小部分因果效应的界限。作者提出了图形剪枝准则以减少搜索空间，并在NHANES健康数据集上展示了该方法的应用。