近日，我院经济系青年教师马梦帆在机器学习理论与计算经济学交叉领域取得新进展：相关研究成果分别被国际顶级会议ACM–SIAM Symposium on Discrete Algorithms（SODA 2026）和Conference on Web an·d Internet Economics（WINE 2024）长文接收。

SODA是理论计算机科学领域最具影响力的国际会议之一，在学术界享有极高声誉，属于公认发表难度较高的会议，多位图灵奖获得者（如姚期智、Avi Wigderson 等）曾在该会议发表论文。第 37 届 SODA 将于 2026 年1月在加拿大温哥华举行；WINE 是计算经济学领域最负盛名的年度国际会议之一，多位诺贝尔经济学奖获得者（如 Paul Milgrom 、Daron Acemoglu 等）曾在会上发表研究成果。第 20 届 WINE 于 2024 年在英国爱丁堡大学举办。两项会议均被中国计算机学会（CCF）推荐为 A 类国际会议，这体现了学院在经济学与计算机科学交叉研究领域取得了实质性进展，标志着我院在数字经济专业建设方面取得了重要成果。

论文一：SODA 2026

题目：Contextual Search in Principal-Agent Games: The Curse of Degeneracy

作者：冯逸丁（香港科技大学）、马梦帆（华中师范大学）、彭博（上海财经大学）、万宗祺（大湾区大学）

注：同等贡献，依照理论计算机领域惯例，作者顺序按姓氏首字母排序

概述：该研究将经典的“上下文搜索”（Contextual Search）问题从动态定价框架推广至更一般的委托–代理（Principal–Agent）模型。作者发现，在此推广下出现了“上下文动作退化”这一结构性障碍，使得学习复杂度从双对数级跃升至多项式级别，即所谓“退化的诅咒”（the Curse of Degeneracy）。该结果为动态合同中学习难度的来源提供了新的理论视角，其理论方法具有一定的可扩展性。

论文二：WINE 2024

题目：Price of Non-discrimination in Public Combinatorial Contracts

作者：冯逸丁（香港科技大学）、马梦帆（华中师范大学）、肖鸣宇（电子科技大学）

注：同等贡献，依照理论计算机领域惯例，作者顺序按姓氏首字母排序

概述：本文关注大型互联网平台（如美团、滴滴及短视频平台）如何为不同类型的从业者（包括骑手与创作者等）设计合理的收益激励机制。作者将该问题建模为多代理合同设计问题，探讨当平台仅能提供统一合同而无法实现个性化激励时，整体收益将受到怎样的影响。论文提出“非歧视代价”（Price of Non-discrimination）概念来衡量这种效率损失，并给出了其在不同场景下的理论界限。

审核人：陈淑云 张宇 周雨菡