arXiv · cs.AI· Meng Ding·· 5 天前AI 评分19
基于偏好反馈的差分隐私稀疏奖励估计理论研究
Differentially Private Sparse Reward Estimation with Preference Feedback
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Meng Ding
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.30099v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究提出 Private Sparse RLHF 框架，在假设奖励模型仅由 s* ≪ d 个相关特征决定的前提下，首次给出基于 Bradley-Terry-Luce 模型的差分隐私稀疏奖励估计完整理论。该工作针对 Sample-DP 与 Label-DP 两种设置给出高效算法，Sample-DP 误差上界为 Õ(s*/n + s*²/n²ε²) 且几乎最优，实验显示在情感生成与安全对齐基准上隐私-效用权衡优于稠密基线。
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