AI Agent

Tighter Bounds for the Random-Offerer Mechanism in Bilateral Trade

双边贸易中随机报价机制的更紧边界

Sunghyeon Jo

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究双边贸易中随机报价机制，设\(\rho_{\rm RO}\)为该机制贸易收益与最优贸易收益之比下确界。证明了\(\frac{1}{\pi}\leq\rho_{\rm RO}<0.460242308085529\)，改进了上下界，分别采用参数化拉格朗日边界和构造明确族的方法。

Comments 27 pages, 1 table

Auctions with Contract Design

具有合同设计的拍卖

Xiaolin Bu, Jiarong Jin, Junzhu Ke, Pinyan Lu, Biaoshuai Tao, Xiang Yan, Chunxue Yang, Haikuo Yang, Zhihua Zhu

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究含合同设计的拍卖模型，投标人质量投资存在道德风险。通过设计转移规则激励其高投入，考虑二价和一价拍卖，证明有对称贝叶斯纳什均衡，得出最优奖励因子，表明合同使用能提高拍卖人收益，且与拍卖规则无关。

Towards Spatial Supersensing in the Wild

迈向野外空间超感知

Tianjun Gu, Tianyu Xin, Kuan Zhang, Bowen Yang, Kok-Chung Chua, Peize Li, Xinran Zhang, Yupeng Chen, Qiyue Zhao, Qinlei Xie, Jianhang Liu, Yucheng Lu, Yinan Han, Marco Pavone, Yiming Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究针对空间超感知中多模态模型基准测试局限于合成视频和家庭场景的问题，引入VSI-Super-Wild基准，受人类认知启发探究世界状态三元组，通过大量真实视频问答对测试发现模型不足及失败模式，为空间超感知发展指明方向。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://vsi-super-wild.github.io/

Accelerating gas-network feasibility screening with a physics-informed graph neural network surrogate

利用物理信息图神经网络代理加速燃气网络可行性筛选

Dongrui Jiang, Jochen Garcke, Okan Akca, Jeremias Hollnagel, Bernhard Klaassen, Mehrnaz Anvari, Joachim Müller-Kirchenbauer

专题命中 Agent评测 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对大规模燃气网络情景评估的计算瓶颈问题，开发物理信息图神经网络代理，用于稳态燃气网络模拟和可行性筛选，经实验验证其在精度和速度上表现出色，能为高负荷情景筛选提供物理约束规划加速。

Comments 10 figures

An adaptive inverse-problem framework for one-loop five-gluon BCJ numerators

一个用于单圈五胶子 BCJ 分子的自适应逆问题框架

Lin Mai, Yaobo Zhang

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 该研究将 BCJ 分子构造化为自适应逆问题，通过固定规范编译相关内容，经运动学和图对称性约化后应用于单圈五胶子纯杨 - 米尔斯理论，确定特解与核，验证结果，还给出搜索规则等可对提议进行评估。

Comments 71 pages, 11 figures. Companion software and compact

Self in Space: Benchmarking Self-Awareness and Spatial Cognition in UAV Embodied Intelligence

自我在空间中：无人机具身智能中的自我意识与空间认知基准测试

Zhishan Zou, Guoyan Sun, Zhiwei Wei, Jiancheng Pan, Yujie Li, Mugen Peng, Wenjia Xu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Hunan Normal University（湖南师范大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究针对无人机具身智能中自我意识与空间认知问题，引入SIS - Bench基准，通过多维度层次评估，揭示现有模型局限，探索运动感知表征提升性能，强调自我意识重要性，提供新基准和实证依据。

Comments Website:https://choucisan.github.io/publications/self-in-space ; Code:https://github.com/IntelliSensing/Self-in-Space

Free-Order Online Selection for k-Systems

k - 系统的自由顺序在线选择

Kristóf Bérczi, Vasilis Livanos, José A. Soto, Victor Verdugo

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究k - 系统的自由顺序在线选择，引入二分图框架，利用核心引理为k - 拟阵交及k - 增长系统设计竞争算法，扩展到代理到达模型和多物品选择情况，还研究了k - 增长系统在k - 系统层次结构中的相关性质。

Dynamic Rental Games with Stagewise Individual Rationality

具有阶段个体理性的动态租赁博弈

Batya Berzack, Rotem Oshman, Inbal Talgam-Cohen

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究租赁博弈这一单参数动态机制设计问题，探讨设计者利用代理人阶段个体理性的经济目标。表明最优租赁机制可建模为带卖方成本的动态拍卖，虽与经典拍卖不同，但给出了不同经济目标下最优机制的刻画及支付规则应用情况。

Agentic Economic Modeling

代理经济建模

Bohan Zhang, Jiaxuan Li, Ali Hortaçsu, Xiaoyang Ye, Victor Chernozhukov, Angelo Ni, Edward W Huang

专题命中 其他Agent ：agentic(title,abstract)

AI总结 本文提出代理经济建模(AEM)，通过合成大语言模型选择与少量人类证据对齐，提升经济计量推断可靠性。方法生成任务条件合成选择，学习偏差修正映射，再用标准计量估计器恢复需求弹性。实验验证AEM在大规模联合研究和区域实地实验中有效，提升RCT效率。

GDM AI Control Roadmap

GDM人工智能控制路线图

Mary Phuong, Erik Jenner, Laurent Simon, Lewis Ho, Rohin Shah, Sebastian Farquhar, Scott Coull

专题命中 其他Agent ：AI agent(abstract)

AI总结 研究如何保障人工智能代理融入系统时的安全，提出GDM人工智能控制路线图，通过保守威胁建模、基于能力的缓解措施及一系列实际防御构建多层防御体系，平衡安全与开发者速度，为内部安全提供蓝图。