<div dir="ltr"><div dir="ltr" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><font face="Roboto, RobotoDraft, Helvetica, Arial, sans-serif"><span style="font-size:14px">Hi all.</span></font></div><div><font face="Roboto, RobotoDraft, Helvetica, Arial, sans-serif"><span style="font-size:14px"><br></span></font></div><div><font face="Roboto, RobotoDraft, Helvetica, Arial, sans-serif"><span style="font-size:14px">TTIC will be hosting a workshop July 13-15 on </span></font><a href="https://sites.google.com/view/new-ml-model/home" target="_blank">New Models in Online Decision Making</a>, organized by a group of folks at MSR NYC.  You can register for the workshop <a href="https://www.ttic.edu/summer-workshop-2022/" target="_blank">here</a>, and there is also a <a href="https://sites.google.com/view/new-ml-model/call-for-posters" target="_blank">call-for-posters</a> (deadline June 30).</div><div dir="ltr"><br></div><div>Here is more info from the call-for-posters:</div></div></div><blockquote style="margin:0 0 0 40px;border:none;padding:0px"><div dir="ltr" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-variant-ligatures:none;white-space:pre-wrap"><font size="1">The goal is to present recent works that study online decision making settings that go beyond Bandits and Reinforcement Learning. Especially tackling challenges that arise in real-world problems, where the possibilities of feedback are vast and complex, and ways to incorporate them theoretically in the problem formulation. This can include but is not limited to:  RL beyond the classical reward-MDP based model, online learning with implicit feedback, multi-criteria objectives, preference-based RL, multiagent games,  learning in partially observed systems, batch adaptive RL, distributional RL, learning with corrupted or delayed feedback, to name a few. Our overall aim is to showcase interesting works with richer feedback models coming from applications, or with new objectives requiring a new interpretation of existing feedback structures. We would also very much welcome new work along these lines.</font></span></div></div></div></blockquote><div dir="ltr" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><br></div><div><font face="Roboto, RobotoDraft, Helvetica, Arial, sans-serif"><span style="font-size:14px">Best,</span></font></div><div><font face="Roboto, RobotoDraft, Helvetica, Arial, sans-serif"><span style="font-size:14px">Avrim</span></font></div><div dir="ltr"><span style="font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><br></span></div><div dir="ltr"><span style="font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><br></span></div></div></div></div>