Peer-prediction är en mekanism som framkallar privat-hållen, icke-variabel information från egenintresserade agenter-formellt, sanningsberättande är en strikt Bayes Nash jämvikt av mekanismen. Den ursprungliga peer-prediction-mekanismen lider av två huvudsakliga begränsningar: 1) mekanismen måste känna till "vanliga föregångaren" av agenters signaler; 2) ytterligare oönskade och icke-sanna jämvikt existerar som ofta har en större förväntad vinst än den sanningsberättande jämvikten. En serie resultat har framgångsrikt försvagat den kända gemensamma tidigare antagande. Frågan om jämviktsmångfald är dock fortfarande en utmaning. I detta dokument tar vi upp de två ovannämnda problemen. I den miljö där en gemensam föregångare existerar men inte är känd för mekanismen visar vi (1) ett allmänt negativt resultat som gäller för en stor klass av mekanismer som visar sanningsberättande kan aldrig betala strikt mer i förväntan än en viss uppsättning av jämviktsbegrepp där medel kolliderar med att "märka" signalerna och berätta sanningen efter ommärkningssignaler; (2) ge en mekanism som inte har någon information om den vanliga tidigare men där sanningsberättandet betalar lika mycket i förväntan som varje ommärkning av jämvikten och betalar strikt mer än någon annan symmetrisk jämvikt; (3) dessutom i vår mekanism, om antalet agenser är tillräckligt stort, betalar sanningsberättande lika mycket som varje jämvikt nära en "ommärkning" jämvikt och betalar strikt mer än någon jämvikt som inte är nära en omvärderingsjämvikt.
Kong och Schoenebeck REF föreslår en detaljfri mekanism som bara kräver ett litet antal deltagare (i själva verket ≥ 6) och betalar sanningen bättre än någon annan symmetrisk jämvikt.
Equilibrium Selection in Information Elicitation without Verification via Information Monotonicity
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}