Notice bibliographique
Résumé
A central problem in mechanism design is how to design simple and approximately revenue-optimal auctions in multi-item multi-buyer settings. Prior to our work, all results only apply to cases where the buyers' valuations are linear over the items. We unify and improve all previous results, as well as generalize the results to accommodate non-linear valuations [Cai and Zhao 2017]. In particular, we prove that a simple, deterministic and Dominant Strategy Incentive Compatible (DSIC) mechanism, namely, the sequential posted price with entry fee mechanism, achieves a constant fraction of the optimal revenue among all randomized, Bayesian Incentive Compatible (BIC) mechanisms, when buyers' valuations are XOS (a superclass of submodular valuations) over independent items. If the buyers' valuations are subadditive over independent items, the approximation factor degrades to O (log m ), where m is the number of items. We obtain our results by first extending the Cai-Devanur-Weinberg duality framework to derive an effective benchmark of the optimal revenue for subadditive buyers, and then developing new analytic tools that combine concentration inequality of subadditive functions, prophet-inequality type of arguments, and a novel decomposition of the benchmark.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».