📐 学习理论¶
🤖 AAAI2026 · 3 篇论文解读
📌 同领域跨会议浏览： 🧪 ICML2026 (17) · 🔬 ICLR2026 (7) · 🧠 NeurIPS2025 (25) · 🧪 ICML2025 (16)
- A Switching Framework for Online Interval Scheduling with Predictions
-
针对不可撤销的在线区间调度问题，提出 SemiTrust-and-Switch 框架和 SmoothMerge 随机算法，通过在信任预测和经典贪心算法之间切换/融合，在预测准确时趋近最优（一致性），预测错误时性能优雅退化（鲁棒性和平滑性），并证明了该框架在特定实例上的紧性。
- Generalizing Analogical Inference from Boolean to Continuous Domains
-
从基础理论层面重新审视类比推理：首先构造反例证明布尔域上经典泛化界失效，然后提出基于参数化广义均值的统一类比推理框架，将离散分类扩展到连续回归域。
- Streaming Generated Gaussian Process Experts for Online Learning and Control: Extended Version
-
提出 SkyGP（Streaming Kernel-induced Progressively Generated Expert GP），通过核距离驱动的渐进式专家生成和时间感知可配置聚合处理流数据，继承精确 GP 的学习保证同时保持有界计算复杂度，在基准测试和实时控制实验中全面超越 SOTA。