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Feyn 推出了 Pulpie，这是一系列用于从 HTML 页面中提取主要内容的帕累托最优模型，以二十分之一的成本实现了接近最先进的质量。最小的模型 pulpie-orange-small 在 ROUGE-5 F1 指标上与领先的提取器相当，同时体积更小、速度更快，能够为预训练和推理提供可扩展的网页清理。
本文引入了一种基于切比雪夫标量化的新颖偏好条件贝尔曼算子，用于计算多目标马尔可夫决策过程中的确定性帕累托最优策略，并证明了该算子的收敛性及其在捕获完整帕累托前沿方面的有效性。
提出一种多目标强化学习框架，结合语义嵌入与Pareto-DQN，在推荐中平衡参与度、多样性和公平性，缓解过滤气泡问题。
介绍P²CE，一种模型无关的算法，用于生成合理的帕累托最优反事实解释，该算法使用孤立森林异常检测器和SHAP值平衡了可行性、合理性和计算效率。