arXiv 论文提出最小化利益方拒绝的模型混合抽签算法
原文标题：Learning Lotteries with Minimal Stakeholder Violations from Membership Queries
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该论文研究 AI 开发者如何在多个候选模型版本间随机分配请求（类似 A/B 测试），同时满足安全团队、监管方、客户等各利益方的性能标准。作者证明该问题即使已知全部约束也是 APX-hard，并给出常数候选数下的多项式算法与部分可查询场景的采样保证。
- 问题
- 多模型版本随机分流时，如何最小化不满足自身性能标准的利益方数量。
- 方法
- 建模为在未知半空间约束下选择抽签分布，证明 APX-hard 后给出常数候选数下的多项式精确算法与部分可查询场景的采样保证。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 为 A/B 分流与合规约束下的模型混布提供可计算框架，安全与有用性冲突时不再假设存在全体接受的方案。
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