Bilanz der Quelle: NeurIPS 2026 (Sydney, Dezember 2026) enthält ein neues Präferenzbasiertes Bandit-Modell mit allgemeinen Reward-Funktionsklassen unter Bradley-Terry-Feedback. Das Modell, das als GINOP bekannt ist, verwendet lokal sensitiver Eluder-Dimension und hat eine erste Ordnung im Regret-Bound, was statistisch effizienter als direkte Reward-Beobachtung ist.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.
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