本文提出用于离散选择模型辅助设定的多任务强化学习框架 Delphos，通过 DeepSet-Q 网络将效用函数表示为建模项集合，并结合数据集特定上下文学习可迁移的建模决策。基于九个训练数据集的实验表明，多任务智能体相较独立训练的单任务智能体具有更高奖励、更高样本效率和更高成功估计比例；在 Swissmetro 与 Decisions 两个未见数据集上，无需进一步训练即可在20分钟内生成具有竞争力且具行为合理性的模型。[page::0][page::11][page::14][page::15]
本文构建差异化产品伯特兰竞争模型，证明高通通过“No-License, No-Chips”施加的非歧视性专利费附加费，虽然形式上适用于所有手机，但并不具有经济上的芯片中性。与同额政府税相比，高通能够获得竞争对手芯片手机上的附加费收入，导致其提价激励更弱，竞争对手英特尔的全包价格上升更多、产量下降更多，手机厂商因此被推向高通芯片；在从价附加费情形下，即使非歧视性税本身也通常只有在FRAND费率为零时才具备芯片中性。[page::0][page::1][page::3][page::12][page::16][page::24]
本文提出Shadow-PPOV，一种基于订单级跟随的无模型被动执行方法：策略观察市场中的新增限价单，在相同价格和交易场所挂出影子订单，并依据被跟随订单的交易所标识同步撤单或延迟撤单。基于2025年全年CME ES期货回放，Shadow-PPOV在零延迟下每份合约相对到达中价的往返滑点约为0.0955跳，同时与激进POV的成本几乎一致；延迟会单调恶化执行成本，且激进POV的敏感度约为被动策略的四倍。研究将该方法定位为被动订单摆放的无模型基准，而非最优策略，并指出其表现受到市场冲击未建模、单一品种样本和父订单规模等限制。[page::8][page::15][page::18][page::23][page::25]
本文研究大型语言模型购物代理在消费者与平台双重委托下是否产生赞助偏差。实验显示，在产品客观属性相同的情况下，消费者委托显著降低代理对赞助商品的选择，而平台委托会削弱这一惩罚，并通过降低对赞助标签的怀疑程度影响决策 [page::0][page::7][page::9]。跨模型、提示词和推理深度的稳健性检验均复现该现象；更严格的“Sponsored”披露虽能降低付费商品的总体选择率，却无法消除平台归因造成的代理分歧 [page::10][page::13][page::18]。研究据此指出，单纯依靠广告披露不足以保护消费者，监管和企业应检验AI代理的评价是否不受委托方身份影响 [page::19]。
本文研究随机波动率模型下Bergomi–Guyon隐含波动率微笑展开中的高次项神秘消去现象，将累积生成函数到隐含方差微笑的匹配条件改写为非线性热方程，并利用累积量生成函数构建递归算法。该方法无需生成再消去高阶对数执行价项，可直接计算各树及树乘积的通用前置系数；证明总阶数为ℓ的前置系数关于对数执行价的次数恰为ℓ，并给出最高四阶展开、最高六阶系数及代码实现。[page::0][page::1][page::7][page::10][page::13]
本文提出SAiFE-gym，一个面向集中流动性恒定乘积市场的模块化强化学习环境集合，可组合价格过程、订单流、价格冲击、流动性分布及区块链摩擦等组件，并通过NumPy向量化架构提升大规模轨迹模拟效率。实验表明，向量化方法在1000条轨迹下约需0.05秒，相较多进程方法约1.6秒，速度提升约30倍；域随机化PPO策略在不同波动率和噪声交易强度下表现出更强的跨市场参数泛化能力。[page::0][page::5][page::7]
本文研究Kalshi多变量事件市场的按需生成机制，发现七日观察期内形成7,611,594个独特REST市场对象，但其结构高度集中于三个集合，其中最大集合占94.82%，集合有效数量仅为1.11 [page::0][page::6][page::7]。83,701个原始选腿被重复使用，基于基数加权计算的有效原始要素数量约为720，说明市场对象数量并不等同于经济宽度 [page::0][page::8]。研究还发现REST与WebSocket观察面存在显著差异，当前快照中仅35.38%的对象具备正交易量或持仓等活动资格，且终端端点覆盖与完整生命周期路径覆盖属于不同统计对象 [page::0][page::8][page::9]。
本文构建了一个包含准备、侦察与执行/修订三个阶段的协调博弈模型，将行动拆分为准备和执行，以解决同时行动博弈中的信息与行动“先有鸡还是先有蛋”问题。研究表明，当侦察信号足够精准、修订成本较低时，玩家能够通过筛选合作准备来瓦解低收益的安全均衡，并在微小扰动或收益不确定性下选择帕累托占优的合作均衡；在允许单方强制执行且收益扰动永久存在时，该选择机制仍然成立。[page::1][page::2][page::6][page::10][page::14][page::15]
本文研究横截面信号库在相关性上限约束下的几何打包、饱和填充与谱结构极限，指出单纯提高信号分离度并不能决定等权信号组合与第一主成分的关系；正平均IC能够产生非零均值但未必形成唯一主成分，而在均匀产品历史基准下加入正IC边际后，目标方向可在任意有限历史长度上成为唯一PC1，固定边际下其特征值趋近于边际平方、残差谱按历史长度衰减 [page::0][page::5][page::7][page::8]。文章进一步通过饱和与近最大打包、Gilbert–Varshamov编码及有限样本估计分析表明，分离约束既允许EWS与PC1一致，也允许两者正交；当候选池规模满足log J=o(T)时，所有候选两两相关性的统一估计误差才趋于零 [page::11][page::12][page::15][page::17][page::20][page::21]。
本项目介绍了一条面向股票量化研究的多因子流水线，覆盖数据处理、213维因子构建、模型与组合生成、交易成本回测及报告输出。研究显示，朴素日频因子组合在加入7 bps交易成本后，净表现受到高换手率明显拖累；引入持仓缓冲后，换手率下降，研究结论更接近可审计和可复现的结果。[page::0]
本文研究垄断型能源存储聚合商在日前电力市场中的战略性时空调度行为，构建ESA与系统运营商之间的Stackelberg博弈，并利用约束绑定模式分解，将市场出清响应表示为分区域的分段仿射映射及凸二次优化问题。研究表明，ESA可通过诱导特定约束绑定模式提升利润，FTR头寸还可能改变其模式偏好并使社会福利低于无储能基准；为此，文章提出基于调度限制和节点储能容量限制的两类ISO侧治理工具，并通过三节点系统及IEEE测试系统验证方法有效性。[page::0][page::1][page::4][page::6][page::7][page::9]
本文提出基于线性再校准的评分分解推断框架，将预测表现拆分为误校准、辨别能力与不确定性，并针对均值和分位数预测建立稳健的渐近推断与比较检验方法。模拟结果表明，在差异主要来自单一分量时，新检验较传统Diebold–Mariano检验具有更高检测能力；通胀调查应用显示专业预测者与消费者校准度相近，但专业预测者辨别能力显著更强；金融风险应用则表明，高频信息模型具有更强辨别能力，而历史模拟法虽校准较好却预测信息含量弱，单纯依赖校准的银行监管可能遗漏重要风险。[page::3][page::4][page::22][page::26][page::31]
本文构建基于GIS的全球氢能管道路线与成本模型，将土地利用、地形、人口密度、海深、既有管道基础设施及国家特定WACC等区域地理与政治经济因素纳入路线优化。研究覆盖264个区域和约4,900条潜在国际管道连接，发现单位运输成本在全球不同路线间最高可相差约三倍，传统统一绕行系数难以准确反映真实成本。[page::1][page::7][page::8] 将区域化成本输入欧洲能源系统模型后，至少83%的管道路线流量受到影响，部分路线出现流量大幅变化、完全取消或流向反转，表明精细化路线成本对氢能贸易格局、基础设施规划和能源转型决策具有实质影响。[page::6][page::7]
本文提出Special Markowitz框架，以经验协方差与参考协方差构成的白化相对算子为基础，为每个谱方向配置由统计可靠性决定的潜势，并通过Gibbs权重同时收缩收益信号与协方差偏离。可靠模式得以保留，不可靠模式则回归参考状态；在给定损失函数类别与尺度不变耦合条件下，Stein损失被刻画为实现共同持久性的唯一协方差散度。该框架的自由能和压力按谱方向可加，并将Markowitz、岭正则化及部分风险平价滤波统一到同一变分体系中。[page::0][page::5][page::9][page::10][page::12][page::14]
本文研究中央交易台在无法直接观测客户订单流毒性时，如何在内部化与外部化之间进行最优决策。作者将库存、毒性和外部化反馈纳入部分可观测随机控制框架，先利用滤波方法估计隐藏毒性与库存，再通过变分方法推导唯一最优交易策略。基于HSBC机构外汇数据和数值模拟，研究发现客户流方向性存在显著日间差异，外部化反馈会明显影响绩效，而部分信息策略相较完全信息策略的绩效损失在测试情景中低于0.1%。[page::0][page::3][page::14][page::27]
本文将Elliott–Golub–Jackson金融网络模型扩展为包含偿付能力阈值和失败惩罚的非线性传染模型，并统一映射为Ising模型与QUBO优化问题，用于识别最大级联失败、求解预算约束下的最优救助配置。研究进一步提出基于涨落—耗散定理的救助敏感度指标，以刻画机构的动态系统重要性。数值结果表明，针对少数关键机构构建“防火墙”能够显著抑制大范围传染，敏感度驱动的贪心策略则为大规模网络提供了可扩展的近似干预方法。[page::1][page::5][page::6][page::8][page::10]
本文将经济复杂度与产品空间方法应用于人工智能赋能商品，基于2007—2023年BACI贸易数据和103种AI赋能商品，构建AI经济复杂度指数（AECI）、AI邻近机会（AIAP）及AI经济复杂度潜力（AECP），用于识别各国当前生产专业化能力与潜在多元化方向。2023年日本AECI最高，中国AECP最高，且专业化组合广度解释了原始AECI跨国差异的大部分。初始原始潜力与后续AI赋能出口份额变化呈显著正相关，但与AECI及专业化产品数量变化的关系未达到5%显著性水平。研究强调这些指标是基于贸易的描述性度量，并非对国家AI综合能力或未来多元化的经验证预测。[page::0][page::1][page::2][page::4][page::5][page::6]
本文基于PRISMA系统综述和建构主义扎根理论，对114篇远程办公综述文章进行整合分析，提出包含绩效、沟通、环境、任务、政策和福祉行为六个维度的远程办公行为框架，并系统梳理五类前因、六类结果及三类情境调节因素。研究通过14项命题描述远程办公条件、员工行为与组织结果之间的潜在联系，但这些关系尚未经过原始数据的实证检验，后续仍需开展量表开发、纵向研究和干预评估。[page::1][page::3][page::12][page::19][page::24]
本文研究预测市场中公共证据何时足以依据适用规则将合约结算结果收敛为唯一值，提出“首次可判定性”与“稳定可判定性”两个时间概念，并区分规则、证据、场所判定与最终结算。历史回溯测试显示，25个盲测身份和当前规则均成功恢复，但历史规则版本与官方发布对象均未能恢复；前瞻性基础设施测试验证了跨25个市场的观测能力，却尚未产生合约可判定性、价格或跨市场实证结果。[page::0][page::3][page::10]
本文基于2000年至2025年初、覆盖27个科学学科的2,507组方法对比，系统评估人工智能相对于传统统计和科学计算方法的性能—计算成本权衡。研究发现，AI替代传统统计时通常带来约23%的性能提升，但平均计算成本增加约10倍；替代科学计算时，AI平均性能略高且成本约低330倍。AI并非现有方法的普遍替代者，而是在不同科学任务中拓展了新的成本—性能前沿，且自2020年以来相对于科学计算的优势明显增强。[page::0][page::5][page::8][page::9]
