AI Agent

Approximate Simulation-Based Verification of Compatibility of the Friedkin-Johnsen Model with Binary Observations

对Friedkin-Johnsen模型与二进制观测兼容性的近似模拟验证

Yu Xing, Aneesh Raghavan, Michael T. Schaub, Karl H. Johansson

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文基于二进制观测研究意见动态的验证问题，通过近似模拟关系验证Friedkin-Johnsen模型在给定参数下能否生成观测二进制输出，通过抽象模型简化参数并验证一致性。

Optimal Risk-Sharing Rules in Network-based Decentralized Insurance

网络化去中心化保险中的最优风险共享规则

Heather N. Fogarty, Sooie-Hoe Loke, Nicholas F. Marshall, Enrique A. Thomann

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了网络结构中代理人之间基于朋友关系的最优风险共享规则，通过图拉普拉斯算子建立了风险共享机制的数学模型。

Comments 24 pages, 2 figures

The Extremity Premium: Sentiment Regimes and Adverse Selection in Cryptocurrency Markets

极端溢价：加密货币市场中的情绪制度与择优购买

Murad Farzulla

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究发现情绪极端性在加密货币市场中驱动额外不确定性，通过情绪制度与择优购买机制产生极端溢价。

Comments 52 pages, 32 tables, 5 figures. Code and data: https://github.com/studiofarzulla/sentiment-microstructure-abm

Online Selfish Load Balancing

在线自私负载均衡

Wenqian Wang, Chenyang Xu, Yuhao Zhang

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究在线自私负载均衡问题，针对无关机器，证明现有m近似算法可在线实现；为相关机器设计首个期望真实且竞争比为O(log m)的在线机制，扩展后保证作业端真实，还将双边真实机制推广到ℓ_q范数变体。

Comments EC 2026

Revealed preference with optimal transport: money pumps, bounded rationality, and preference recovery

基于最优运输的显示偏好：货币泵、有限理性与偏好恢复

Joshua Lanier, Matthew Polisson, John K. -H. Quah

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 探讨消费者非理性的两种概念联系，证明套利者可抽取货币量与消费者多支付及效用浪费最小量相等，在特定假设下提出恢复真实效用函数的方法，还表明其可解释为误判价格的效用最大化消费者，借助显示偏好与最优运输联系得证。

Autonomous AI Agents for Option Hedging: Enhancing Financial Stability through Shortfall Aware Reinforcement Learning

自主AI代理用于期权对冲：通过意识短缺的强化学习增强金融稳定性

Minxuan Hu, Ziheng Chen, Jiayu Yi, Wenxi Sun

机构 * Cornell Ann S. Bowers College of Computing and Information Science, Cornell University（康奈尔大学安·索斯·博尔斯计算与信息科学学院） ； Department of Mathematics, University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校数学系） ； School of Social Sciences, Nanyang Technological University（南洋理工大学社会科学学院） ； Krieger School of Arts and Sciences, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学克里eger艺术与科学学院） 纠错

专题命中 其他Agent ：AI agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出RLOP和QLBS两种强化学习框架，通过意识短缺的方法优化期权对冲，提升金融稳定性并改进风险预测。

Same Stories, Different Journeys: From Social Comparison to Sensemaking in AI-Mediated Peer Career Exploration

相同的故事，不同的旅程：从社交媒体比较到人工智能介导的同伴职业探索中的意义建构

Pengping Tan, Baoquan Zhao, Zhenhui Peng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 其他Agent ：AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对年轻求职者在社交媒体职业探索时被动浏览的问题，开发JobMate交互式系统，将真实帖子转化为对话式AI代理，通过对比研究发现其能引导社会比较转向建设性自我重构并促进意义建构，还探讨了相关AI系统设计启示。

Comments 10 pages, 7 figures, 2 tables