A Study of Limited-Precision, Incremental Elicitation in Auctions: Extended Abstract
Notice bibliographique
Résumé
Day-to-day business transactions have come to rely on the computer networks that link market participants by providing fast, seamless communication and negotiation channels. This move to online negotiation has led to the development of more and more sophisticated software agents that mediate such transactions. However, since the interests of the parties on whose behalf such agents act generally conflict, ideally such agents should reason strategically according to the well-studied principles of game theory and economics. As such, recent research in computer science and economics has focused on the design of economic agents and the mechanisms through which they interact. Mechanism design [3] has played a central role in much of this research. Recently, limitations of standard approaches to mechanism design have been identified, and are starting to be addressed. Chief among these is the computational complexity of the problems faced by interacting software agents. For instance, mechanisms based on the revelation principle must reveal their type (often, the utility function) accurately. This presents a problem in circumstances where utility functions are large and difficult to communicate effectively and/or hard to compute accurately. Recent research has begun to examine methods involving limited or incremental elicitation of types to circumvent some of these difficulties [1, 2, 5, 4], specifically in the context of (single-good or combinatorial) auctions. In this paper, we pursue the same line of research. Specifically, in the context of single-good auctions, we analyze mechanisms that allow bids with limited precision and that elicit bids by allowing bidders to sequentially refine their bids. We propose various natural constraints on such incremental mechanisms and show that any mechanism satisfying these constraints, and having dominant strategy equilibria, must have a very restricted form. We then present one sample mechanism of this form and show that it can be optimized for various social objectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».