Newest papers

Jev-DLC: Decision-Level Continual Learning from Typed Feedback

Yangyang Feng, Jianle Gan, Zhuoyan Feng, Chengwei Qin · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.31521 · open-access PDF

Vietnamese

Tùy chọn cá nhân thường trở nên hiển thị chỉ sau khi triển khai, khi người dùng chấp nhận một quyết định hoặc hủy bỏ nó vì một khác. Giao diện gõ kiểu Jev làm cho phản hồi này rõ ràng bằng cách xác định hành động được chọn và, dưới hủy bỏ, quyết định nó thay thế. Chúng tôi nghiên cứu làm thế nào những hậu quả này tồn tại trên các yêu cầu như Quyết định-Level Continual Learning from Typed Feedback (Jev-DLC). Jev-DLC đối xử với mỗi sửa chữa như là bằng chứng về cả một danh tính hành động lặp đi lặp lại và một mối quan hệ được định hướng giữa các lựa chọn được ưa chuộng và bị từ chối.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Individual preferences often become visible only after deployment, when a user accepts one decision or revokes it in favor of another. Jev-style typed interfaces make this feedback explicit by identifying the selected action and, under revocation, the decision it replaces. We study how these consequences persist across requests as Decision-Level Continual Learning from Typed Feedback (Jev-DLC). Jev-DLC treats each correction as both evidence about a recurring action identity and a directed relation between the preferred and rejected choices. It preserves these signals in complementary bounded

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange