研究提出用于ML智能体测试平台的显式反馈契约

2026年10月22日，研究人员提出了一种用于迭代式机器学习智能体测试平台的显式反馈契约机制。该机制通过基于配对标准误计算的噪声阈值来限制验证集得分的释放，防止智能体过度拟合验证集。实验表明，在无信号控制实验中，该契约将智能体的虚假增益从 0.0157 降至 0.0033，有效缩小了点击率预测与排序学习任务中的验证与测试差距。此外，该契约机制促使智能体在 4 到 12 次提交后及时停机，避免其耗尽全部 30 次预算去盲目追逐噪声。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。