移民生活涉及工作、教育、文化差异和日常挑战。作者在柏林生活近一年，比较中德两国在社会、教育和医疗等方面的差异。中国重视效率和就业机会，但伴随焦虑；德国则强调工作生活平衡和社会福利，提供更高的安全感和自由度。两国各有优势，反映不同的文化背景和社会结构。

本研究提出了一种新的自动出价问题表述——纳什均衡约束出价（NCB），旨在最大化广告商的社会福利并满足$ ext{ε}$-纳什均衡约束。通过双层策略梯度框架，成功克服了NCB问题的复杂性，实验结果验证了其有效性。

本研究探讨机器学习在社会环境中的应用，指出提高预测准确性不一定能改善社会结果。新方法强调通过准确预测来促进社会福利，并优化资源配置以实现更大的社会效益。

本研究探讨了面包师与磨坊主在选址博弈中的战略选择，提出的复杂算法显示在选址限制下仍可实现均衡，并能接近最优社会福利，对商业和产品设计具有重要意义。

本研究提出了一种选择性信息披露机制，以解决拥堵游戏中用户自私行为导致的路由效率低下问题。结果表明，该机制显著降低了效率损失，提升了社会整体福利。

本文探讨了代理决策中忽视他人影响的问题，提出了RAWL-E方法，基于罗尔斯公平原则以提升社会福利和公平性。研究表明，采用RAWL-E的代理在社会福利和基本体验方面表现更佳。

本文提出了一种新颖的不可区分预测算法，结合在线K29星算法与再生核希尔伯特空间理论，旨在解决专业网络推荐过程中的特权与劣势固化问题。研究表明，该方法可用于演化图中的多重校准预测，并优化社会福利函数下的损失。

在线多智能体 NSW（Nash 社会福利）最大化问题中，我们提出了一种完全回答 NSW 作为目标的无悔公平学习是否可能的算法，并且在不同设置下得到了相应的后悔界限。