AI and the Market for Signals
研究引入AI行业到职业信号模型，通过比较无令牌交易、仅购买和开放交易三种情况，探讨了如何影响工人技能投资与市场学习。
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Representative Papers
Motifs in temporal hypergraphs
本文解决了传统网络无法充分表示多节点、时间性及方向性交互的问题，通过引入超图和有向超图的时间模体，并开发了高效算法进行挖掘。
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From Protocols to Evidence: Bounded Claims for AI in Service of the Common Good
本文提出一种基于证据的评估方法，通过破裂测试链接机构基线与系统评估，以解决AI在治理中遇到的问题，确保其负责任地服务于公共利益。
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ContinuumBench: Benchmarking Joint Autoscaling and Placement Across Evaluation Regimes in the Cloud-Edge Continuum
该研究通过ContinuumBench基准解决了云-边缘环境中服务放置与自动扩展联合评估的问题，采用控制实验方法比较了不同控制器在多种条件下的表现。
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Smart Adaptive Computing Across the Continuum: LLMs in IoT-Edge-Cloud Resource Management
研究通过扩展DRL技术分类并引入AI增强范式和反馈通道维度，解决IoT-边缘-云资源管理中的动态决策问题。
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AI and the Market for Signals
研究引入AI行业到职业信号模型，通过比较无令牌交易、仅购买和开放交易三种情况，探讨了如何影响工人技能投资与市场学习。
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Motifs in temporal hypergraphs
本文解决了传统网络无法充分表示多节点、时间性及方向性交互的问题，通过引入超图和有向超图的时间模体，并开发了高效算法进行挖掘。
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From Protocols to Evidence: Bounded Claims for AI in Service of the Common Good
本文提出一种基于证据的评估方法，通过破裂测试链接机构基线与系统评估，以解决AI在治理中遇到的问题，确保其负责任地服务于公共利益。
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ContinuumBench: Benchmarking Joint Autoscaling and Placement Across Evaluation Regimes in the Cloud-Edge Continuum
该研究通过ContinuumBench基准解决了云-边缘环境中服务放置与自动扩展联合评估的问题，采用控制实验方法比较了不同控制器在多种条件下的表现。
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Smart Adaptive Computing Across the Continuum: LLMs in IoT-Edge-Cloud Resource Management
研究通过扩展DRL技术分类并引入AI增强范式和反馈通道维度，解决IoT-边缘-云资源管理中的动态决策问题。
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