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安全与性能：多目标学习如何降低市场准入障碍
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了新兴大规模机器学习市场中的市场集中问题，提出了一种多目标高维回归框架，降低市场准入障碍。研究表明，多目标考虑能减轻声誉损害，使新企业所需的数据点远低于incumbents的数据集规模。
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关键要点
- 本研究探讨了新兴大规模机器学习市场中的市场集中问题。
- 分析了如何通过多目标学习降低市场准入障碍。
- 提出了一种多目标高维回归框架。
- 新企业在数据点需求上具有显著优势，减少市场进入难度。
- 多目标考虑能减轻声誉损害。
- 新企业所需的数据点远低于 incumbents 的数据集规模。
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