「econ.GN」カテゴリーアーカイブ

An Economic Solution to Copyright Challenges of Generative AI

投稿日: 2024年4月24日 作成者: jarxiv

要約 生成人工知能 (AI) システムは、大規模なデータ コーパスでトレーニング … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, econ.GN, q-fin.EC, stat.ME | An Economic Solution to Copyright Challenges of Generative AI はコメントを受け付けていません

Human behaviour through a LENS: How Linguistic content triggers Emotions and Norms and determines Strategy choices

投稿日: 2024年3月25日 作成者: jarxiv

要約 過去 20 年間にわたり、言語フレームが、利用可能な行動の経済的結果を超え … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.GT, econ.GN, physics.soc-ph, q-fin.EC | Human behaviour through a LENS: How Linguistic content triggers Emotions and Norms and determines Strategy choices はコメントを受け付けていません

Bandit Profit-maximization for Targeted Marketing

投稿日: 2024年3月5日 作成者: jarxiv

要約 我々は、価格とマーケティング支出のような補助変数の両方について最適化する、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.GT, cs.LG, econ.GN, q-fin.EC, q-fin.GN | Bandit Profit-maximization for Targeted Marketing はコメントを受け付けていません

Crafting Knowledge: Exploring the Creative Mechanisms of Chat-Based Search Engines

投稿日: 2024年3月1日 作成者: jarxiv

要約 デジタル情報の普及の分野では、検索エンジンは情報探索者とプロバイダーをつな … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, econ.GN, J.4, q-fin.EC | Crafting Knowledge: Exploring the Creative Mechanisms of Chat-Based Search Engines はコメントを受け付けていません

Deep hybrid model with satellite imagery: how to combine demand modeling and computer vision for behavior analysis?

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 古典的な需要モデリングは、高次元の都市画像ではなく、低次元の数値データ ( … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, econ.GN, q-fin.EC | Deep hybrid model with satellite imagery: how to combine demand modeling and computer vision for behavior analysis? はコメントを受け付けていません

Shall We Talk: Exploring Spontaneous Collaborations of Competing LLM Agents

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 最近の進歩により、大規模言語モデル (LLM) を利用したエージェントが人 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.MA, econ.GN, q-fin.EC | Shall We Talk: Exploring Spontaneous Collaborations of Competing LLM Agents はコメントを受け付けていません

Learning and Calibrating Heterogeneous Bounded Rational Market Behaviour with Multi-Agent Reinforcement Learning

投稿日: 2024年2月2日 作成者: jarxiv

要約 エージェントベース モデル (ABM) は、従来の平衡分析とは互換性のない … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CE, cs.GT, cs.LG, cs.MA, econ.GN, q-fin.EC | Learning and Calibrating Heterogeneous Bounded Rational Market Behaviour with Multi-Agent Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 創造性は人間の核心です。 ますます強力になった大規模言語モデル (LLM) … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, econ.GN, q-fin.EC | Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content はコメントを受け付けていません

Algorithmic Assistance with Recommendation-Dependent Preferences

投稿日: 2024年1月22日 作成者: jarxiv

要約 アルゴリズムがリスク評価を提供するとき、私たちは通常、リスクスコアが裁判官 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.HC, cs.LG, econ.GN, q-fin.EC | Algorithmic Assistance with Recommendation-Dependent Preferences はコメントを受け付けていません

Exploring Nature: Datasets and Models for Analyzing Nature-Related Disclosures

投稿日: 2024年1月1日 作成者: jarxiv

要約 自然は不定形な概念です。 しかし、地球の幸福にとって、経済が地球とどのよう … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, econ.GN, q-fin.EC | Exploring Nature: Datasets and Models for Analyzing Nature-Related Disclosures はコメントを受け付けていません