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In einer neuen Studie auf arXiv wird das Online-Lernen in zwei‑Spieler‑Markov‑Spielen ohne Beobachtung der gegnerischen Aktionen untersucht. Frühere Arbeiten, insbesondere Tian et al. (2021), haben gezeigt, dass ein externer Regret‑Null‑Ergebnis ohne exponentielle Abhängigkeit von der Episodenlänge H nicht erreichbar ist. Darauf aufbauend wurde ein V‑Learning‑Algorithmus vorgestellt, der einen Regret‑Wert von O(K^{2/3}) für den Nash‑Wert‑Regret erzielt.

In der Online‑Klassifikation, bei der Agenten ihre Merkmale gezielt anpassen, um positive Vorhersagen zu erhalten, sind randomisierte Algorithmen bislang kaum untersucht worden. Das neue Papier zeigt, dass diese Verfahren in strategischen Umgebungen erhebliche Vorteile bieten können.

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein innovatives Verfahren vorgestellt, das die Leistung von kontextuellen Bandit-Algorithmen mit Kostenbeschränkungen in Umgebungen mit gegnerisch gewählten Kontexten deutlich steigert. Das Ziel ist es, gleichzeitig die Regret‑Kosten und die kumulative Verletzung der Budgetbeschränkung zu minimieren.

Wissenschaftler haben einen neuen Ansatz namens LIBRA vorgestellt, der Sprachmodelle mit Bandit-Algorithmen kombiniert, um personalisierte Behandlungsentscheidungen in hochriskanten Bereichen wie der Medizin zu optimieren. Der Ansatz integriert algorithmische Reaktionsmöglichkeiten, kontextuelle Bandits und große Sprachmodelle (LLMs) in einem einheitlichen Rahmen.

Ein kürzlich auf arXiv veröffentlichter Beitrag führt die gleichzeitige Berücksichtigung von Fairness und Aktionstiefen in Online-Optimierungsproblemen ein – ein Thema, das bislang noch nicht adressiert wurde. Der Autor zeigt, dass selbst ohne Wechselkosten keine Online-Algorithmen einen sublinearen Regret oder ein endliches Wettbewerbsverhältnis gegenüber dem optimalen Offline-Algorithmus erreichen können, wenn die Problemlänge T wächst. Diese Erkenntnis unterstreicht die fundamentalen Herausforderungen, die sich aus dem langfristigen Fairness-Regulierungskriterium ergeben, das auf der gesamten Aktionssequenz basiert.

Ein neues arXiv‑Veröffentlichung eröffnet die Forschung im Bereich der kontextabhängigen dynamischen Preisgestaltung, bei der ein Verkäufer über mehrere Runden Preise festlegt, die von einem beobachtbaren, $d$‑dimensionalen Kontext abhängen. Für jede Runde erhält der Verkäufer lediglich ein binäres Kauffeedback.

In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird ein bedeutender Fortschritt im Bereich der kombinierten Semi‑Bandit‑Probleme unter Matroid‑Beschränkungen vorgestellt. Während aktuelle Methoden bereits einen optimalen Regret‑Wert erreichen, bleibt die Laufzeit bei großen Matroiden oder bei kostspieligen Mitgliedschafts‑Orakeln – etwa bei Online‑Empfehlungssystemen, die Vielfalt garantieren – ein kritisches Problem.

Ein neues arXiv‑Veröffentlichung (2511.10938v1) beleuchtet die Herausforderungen der Edge‑Inference und stellt ein erweitertes Cascade‑Bandit‑Modell vor.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wird ein völlig neuer Ansatz zur Analyse von Regret‑Grenzen in nicht‑stationären Multi‑Armed Bandits vorgestellt. Während die klassische Minimax‑Theorie für stationäre Bandits gut etabliert ist, bleibt die Bestimmung von Worst‑Case‑Regret in Zeit‑variierenden Szenarien bislang schwierig.

In einer aktuellen Veröffentlichung auf arXiv wird ein innovativer Ansatz für sequentielle Entscheidungsfindung unter Verteilungsdrift vorgestellt. Der Autor kombiniert Entropie-regularisierte Trust‑Decay‑Methoden mit exponentiellem Tilting, das sowohl die Glaubensaktualisierungen als auch die Mirror‑Descent‑Entscheidungen anpasst. Dadurch entsteht ein „stress‑bewusstes“ Lernverfahren, das robust gegenüber unerwarteten Änderungen in der Datenverteilung ist.

Ein brandneues Werk aus dem arXiv-Repository beleuchtet, wie Lernprozesse – sei es bei Menschen oder Maschinen – Entscheidungen treffen, wenn die Datenlage unbeständig ist. Das Buch zeigt, wie man mit statistischen Konzentrationsungleichungen – von Markov bis Empirical Bernstein – die Streuung von Schätzungen kontrolliert und damit theoretische Garantien für die Auswahl von Modellen liefert.

Forscher haben ein neues Bandit-Modell vorgestellt, das die Herausforderung unendlich vieler Optionen in kontinuierlichen Metrikräumen adressiert. Im Gegensatz zu klassischen Bandit-Ansätzen wird hier ein Entscheider – der sogenannte Principal – eingesetzt, der kurzfristig orientierte Agenten durch gezielte Kompensation dazu bewegt, über ihre rein gierigen Entscheidungen hinaus zu explorieren. Dabei entsteht ein neues Problem: die Rückmeldungen der Agenten sind durch die Anreize verzerrt, was zu einem sogenannten „Reward Drift“ führt.

Ein neues arXiv‑Paper präsentiert einen innovativen Ansatz für Online‑Lernen unter langfristigen Budgetbeschränkungen im adversarialen Setting. Bei jedem Schritt wählt der Lernende aus einem konvexen Entscheidungsraum eine Aktion, danach offenbart der Adversär eine Kostenfunktion \(f_t\) und eine Ressourcennutzungsfunktion \(g_t\). Beide Funktionen gehören zur Klasse der \(\alpha\)-approx‑konvexen Funktionen – eine weitreichende Verallgemeinerung der klassischen Konvexität, die zahlreiche bekannte Probleme wie DR‑submodulare Maximierung, Online‑Vertex‑Cover und Regularized Phase Retrieval umfasst.

Ein neuer Ansatz für lineare Kontextbandits mit adversarialen Verlusten und stochastischen Aktionsmengen hat die Forschung vor einen großen Schritt gebracht. Der Algorithmus reduziert das Problem auf misspezifizierungsresistente adversariale lineare Bandits mit festen Aktionsmengen und benötigt weder die Kontextverteilung noch einen Kontext-Simulator.

In der Entscheidungsgestützten Lernforschung (Decision‑Focused Learning, DFL) wird ein Machine‑Learning‑Modell darauf trainiert, die Parameter eines Optimierungsproblems vorherzusagen, um den Entscheidungs‑Regret direkt zu minimieren. Dabei ist die Ableitung der Lösung des Optimierungsproblems nach den vorhergesagten Parametern entscheidend. Für viele Probleme, insbesondere lineare Programme (LPs), ist diese Ableitung jedoch fast überall gleich Null, was die klassische gradientenbasierte DFL erschwert.