arXiv Artificial Intelligence· Kiljae Lee, Ziqi Liu, Weijing Tang, Yuan Zhang·· 13 小时前AI 评分31
广义优先级感知 Shapley 值（GPASV）提出，可处理任意有向加权优先级图
Generalized Priority-Aware Shapley Value
AI 导读
研究者提出广义优先级感知 Shapley 值（GPASV），一种定义在任意有向加权优先级图上的随机顺序值，其中成对边惩罚而非禁止顺序违背，经典模型成为其边界情形。GPASV 通过公理化刻画建立，并配套计算方法与扩展 PASV 的优先级扫描诊断。在循环 Chatbot Arena 偏好图上对 LLM 集成估值时，成对图优先级与个体软优先级的不同平衡会对同一数据产生实质不同的估值。
推荐理由模型分析
该工作把优先级感知 Shapley 值从“二元且无环”的成对优先级，推广到任意有向加权优先级图，用边权惩罚而非禁止顺序违背，并给出公理化刻画、计算方法和优先级扫描诊断。对做数据估值、贡献归因和 LLM 集成评测的研究者，可在 Chatbot Arena 这类循环偏好图上直接比较不同优先级权重下的估值差异，但结论依赖所设图结构与软优先级平衡，尚非通用部署方案。
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