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计算经济学顶级会议ACM开幕微软研究院占据半壁江山-【新闻】

发布时间:2021-04-05 19:53:27 阅读: 来源:防滑垫厂家

第十八届 ACM EC'17(ACM Conference on Economics and Computation)近日于 MIT 举行,ACM EC 全称为 ACM 计算经济学会议,是计算经济学领域最权威的学术会议,由 ACM 特殊兴趣学组 SIGecon 于 1999 年主办,至今已经走过了 18 年。

AI 科技评论此前采访过的清华大学唐平中博士在今年的《中国计算机学会通讯》专栏中提及,「从计算机科学的学术分支看,计算经济学既包括算法博弈论——理论计算机科学的重要子领域,也包括互联网经济学——人工智能与计算机网络科学的重要课题和子领域。从某种意义上讲,计算经济学也是人工智能多智能体系统以及电子商务的理论基础。」计算经济学的重要程度可见一斑。

本次大会大牛云集,国内第一名也是唯一一名图灵奖获得者姚期智(雷锋网 AI 科技评论曾经报道过他的学术造诣)于昨天发表了主题演讲;CMU 计算机科学家、Libratus 无限德州扑克人工智能系统开发者 Tuomas Sandholm;本次大会的特邀报告人还包括微软杰出科学家 Jennifer Tour Chayes 与宾夕法尼亚大学计算信息科学教授 Michael Kearns。

雷锋网 AI 科技评论此次做过专访的南洋理工安波博士与谷歌 PhD 奖研金获得者徐海峰也来到了 ACM EM'17 的现场,并做了 tutorial 及口头论文报告。

本次大会的主要支持方除了 MIT、MIT CSAIL 与 ACM SIGecon 外,还包括谷歌、facebook 及微软研究院。而值得一提的是,不论是纵览整体的议程还是了解分论坛的组织方,微软的身影随处可见。

程序委员会成员中,微软占据了四席:

Moshe Babaioff, Program Co-Chair

Brendan Lucier, Local Chair

Jenn Wortman Vaughan, Workshop Co-Chair

Yannai A. Gonczarowski, Posters Chair

在高级程序委员会中,共有七位成员来自微软。

Nicole Immorlica

Ian Kash

David Pennock

Alex Slivkins

Siddharth Suri

Vasilis Syrgkanis

E. Glen Weyl

此外,还有两个 tutorial、两个 workshops 是由微软一手操办。

Tutorial:

Incentivizing and Coordinating Explorationa(Co-Organizer: Alex Slivkins)

Pricing in Combinatorial Markets: Equilibria and Prophet Inequalities(Co-Organizer: Brendan Lucier)

Workshops:

3rd Workshop on Algorithmic Game Theory and Data Science(Co-Organizer: Vasilis Syrgkanis)

Forecasting Workshop(Co-Organizer: David Rothschild)

根据微软研究院所提供的数据,微软科学家今年共提交了 75 篇论文,其中共有 21%(16 篇)被会议接收,涵盖算法、AI 及经济学领域。

ACM EC 17' 的高级程序委员会、微软首席研究员 David Pennock 强调,会议其中的一个重要主题在于新市场的设计与分析。他与 Jenn Wortman Vaughan、Rupert Freeman 合写的论文主要涵盖了投注机制的问题,并提出了 Double Clinching Auction(双重拍卖)的方式,认为这是一个有效的投注机制。

除了前面提及的杰出科学家 Jennifer Chayes 将做主题演讲外,微软研究院的博士后研究员 Peng Shi 也获得了 2017 年 SIGCOM 博士论文奖,并做分享。Peng Shi 与团队合写的论文名为「How (Not) to Allocate Affordable Housing」,阐述了在供不应求的情况下,如何将保障性住房分配给城市居民手段有限的博弈模型。以往的分配规则可能基于抽签或设立轮候名单的方式,但 Peng Shi 在他的研究中发现,看起来不同的分配机制可能是一阶近似的。此外,他们提出了有建设性的思考。

此外,Glen Weyl 团队讨论了以 Uber 与 Lyft 为代表的共享汽车收费博弈问题,指明如何让高峰期的波动调价维持市场抗,并让平台在全天大部分时间内理性溢价。而在 Nikhil Devanur 的论文中,他与团队尝试解决云计算环境下的经典调度问题。

附微软研究院在 ACM EC 17' 的论文列表:

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