多数のクライアントがほぼ同時にサービスを要求する同期需要は、リソースが豊富なシステムでもオーバーロードを引き起こす可能性があります。この記事では、ランダムなジッターを使用して要求を時間的に分散させることで、この問題を軽減するための原理に基づいたアプローチを紹介します。安全なウィンドウサイズ（W）を計算することにより、要求は均一に分散され、ピーク到着率が減少します。さらに、この記事では、サーバー側のヒント（Retry-Afterヘッダーなど）とレート制限を活用して戦略を洗練し、システムの安定性と公平性のバランスをとることについて説明します。このアプローチは制御問題として位置付けられており、テレメトリ主導の意思決定と検証の必要性が強調されています。
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この論文では、インターネット、特に成果報酬型広告（CPA広告）が、広告における従来の品質シグナリングメカニズムをどのように破壊したかを考察しています。従来、高品質の販売者は、より高い長期的な収益のために、多額の広告費を投じる傾向がありました。しかし、CPA広告では、低品質の販売者も、初日の収益から広告費用を賄うことができ、このシグナルを損なっています。ブランドの容易な作成、返品に対する軽いペナルティ、評価の圧縮、価格ヒューリスティックへの消費者の依存など、低品質の製品が支配する「詐欺師の均衡」に寄与する要因が挙げられています。この論文では、これを示す経済モデルを示し、永続的なメーカーIDや返品調整済みCPA追加料金などの解決策を提案しています。
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大規模言語モデル（LLM）はテキストや画像データの処理に優れていますが、表形式データの処理には苦労しています。現状では、LLMは公開されている統計要約に主に頼っており、アンケートデータなどの表形式データセットに含まれる知識を十分に活用できていません。本稿では、機械的蒸留技術を用いて、一変量、二変量、および多変量の要約を作成する新しいアプローチを提案しています。これは、LLMに関連する質問を提案させ、データから学習させることで補強されます。3段階のパイプラインには、データ構造の理解、質問タイプの特定、機械的要約と視覚化の生成が含まれます。著者らは、このアプローチが、検索拡張生成（RAG）システムの強化や、潜在的にバイアスのかかった「世界データ」の補完に役立つ可能性があると示唆しており、検証には科学論文リポジトリ（Harvard Dataverseなど）や管理データから始めることを推奨しています。
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