让大语言模型更容易理解
Work-in-Progress
找出群体中的隐藏规律，同时减少错误发现
本研究提出了一种突破性方法，能在复杂数据中自动发现不同人群子组的重要关联模式，能帮助研究人员更准确地分析不同人群特征，为个性化决策提供科学依据。
Manufacturing & Service Operations Management
可扩展因果分析：利用AI驱动模型估算处理效应
本研究通过引入一种用于估算平均处理效应（ATE）的双重稳健估计器推进了因果推断，确保了一致性、无维度限制的可扩展性以及有效的统计推断，并通过真实场景应用进行了验证。
Working Paper
人类与AI协作：人类参与提升AI成果
结合AI个性化服务与消费者参与的推动策略，通过努力驱动的偏好匹配使购买量提升22%。AI与消费者的共同创造最大化了成果，优于单独AI或单一推动策略。
Production and Operations Management（Under Review）
消费者如何搜索及其偏好如何演变
消费者偏好转换器（CPT）结合深度学习与序列搜索理论，能够预测动态偏好并解释决策过程，其准确性和可解释性均优于现有模型。
Management Science（Major Revision）
为商业场景定制大型语言模型
通过领域特定理论和监督微调（SFT）定制大语言模型，可弥合医疗咨询中人工智能与人类医生之间的专业性、信任度和满意度差距。
Information Systems Research（Major Revision）
探索人类智能如何塑造我们对生成式人工智能的理解：实验结果
以人为本的框架评估llm: GPT-4超越人类，揭示智力权衡，RLHF阻碍创造力，预测劳动力需求，指导人工智能的采用。
Information Systems Research（Major Revision）
人类和人工智能如何共同产生产品创意：平衡质量和创造力
将人类的想法与人工智能的细化相结合，优化了产品创意的创意输出。我们将人类的创造力与人工智能的改进（人类草案+人工智能润色）相结合，为公司提供战略混合工作流程，以最大限度地提高创新效率。
Information Systems Research（Major Revision）
用强化学习帮助企业优化消费者购物体验
我们提出了一个强化学习框架可以巧妙的运用在结合AB实验的结果，帮助企业优化消费者在浏览，点击，购物的转化路径上每一个节点的触达。
Management Science
让大语言模型更容易理解
Work-in-Progress
找出群体中的隐藏规律，同时减少错误发现
本研究提出了一种突破性方法，能在复杂数据中自动发现不同人群子组的重要关联模式，能帮助研究人员更准确地分析不同人群特征，为个性化决策提供科学依据。
Manufacturing & Service Operations Management
可扩展因果分析：利用AI驱动模型估算处理效应
本研究通过引入一种用于估算平均处理效应（ATE）的双重稳健估计器推进了因果推断，确保了一致性、无维度限制的可扩展性以及有效的统计推断，并通过真实场景应用进行了验证。
Working Paper
人类与AI协作：人类参与提升AI成果
结合AI个性化服务与消费者参与的推动策略，通过努力驱动的偏好匹配使购买量提升22%。AI与消费者的共同创造最大化了成果，优于单独AI或单一推动策略。
Production and Operations Management（Under Review）
消费者如何搜索及其偏好如何演变
消费者偏好转换器（CPT）结合深度学习与序列搜索理论，能够预测动态偏好并解释决策过程，其准确性和可解释性均优于现有模型。
Management Science（Major Revision）
为商业场景定制大型语言模型
通过领域特定理论和监督微调（SFT）定制大语言模型，可弥合医疗咨询中人工智能与人类医生之间的专业性、信任度和满意度差距。
Information Systems Research（Major Revision）
探索人类智能如何塑造我们对生成式人工智能的理解：实验结果
以人为本的框架评估llm: GPT-4超越人类，揭示智力权衡，RLHF阻碍创造力，预测劳动力需求，指导人工智能的采用。
Information Systems Research（Major Revision）
人类和人工智能如何共同产生产品创意：平衡质量和创造力
将人类的想法与人工智能的细化相结合，优化了产品创意的创意输出。我们将人类的创造力与人工智能的改进（人类草案+人工智能润色）相结合，为公司提供战略混合工作流程，以最大限度地提高创新效率。
Information Systems Research（Major Revision）
用强化学习帮助企业优化消费者购物体验
我们提出了一个强化学习框架可以巧妙的运用在结合AB实验的结果，帮助企业优化消费者在浏览，点击，购物的转化路径上每一个节点的触达。
Management Science