本报告通过对13名区块链利益相关者的访谈及3000余条Reddit加密货币讨论内容的定量分析，揭示区块链系统中去中心化构架下用户依然依赖中心化信任锚点的矛盾现象。研究表明，用户的责任转嫁心理和安全需求驱动其在去中心化环境中偏好中心化中介，尤其是新手和技术薄弱用户。报告还深入探讨了用户教育缺失、界面复杂性及缺乏透明评估指标对区块链普及的阻碍，并提出设计混合信任模型的必要性，以平衡去中心化理想与现实使用的安全与便利性要求 [page::0][page::1][page::5][page::7][page::9]。
本报告系统回顾了2023-2025年84篇文献，揭示当前Agentic AI评估实践偏重技术指标（83%）而忽视人本、时间和经济维度，导致真实世界部署价值被高估。通过医疗、金融和零售案例，论证技术成功不等于部署成功，提出包含技术、人本、时间和情境四轴平衡评估框架，呼吁业界推动评估范式革新以确保AI系统负责任规模化应用[page::0][page::1][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]
本报告提出GUESSARENA，一个灵活自适应的评估框架，通过将“Guess Who I Am?”游戏机制引入大语言模型（LLM）评价，实现领域知识建模与多轮交互推理评估的融合，覆盖金融、医疗、制造等五大垂直行业。实验证明该框架在区分模型领域知识覆盖和推理效率上具备显著优势，并可通过不同提示策略揭示模型推理与知识能力差异，有效推动领域特定LLM的定量评估研究和应用实践 [page::0][page::2][page::4][page::7][page::8]
本文提出了LLM-BSCVM，一种基于大型语言模型（LLM）的智能合约漏洞管理框架，实现了漏洞检测、因果分析、修复建议、风险评估及修复验证的端到端管理。该框架基于“分解-检索-生成”三阶段方法，结合检索增强生成和多智能体协作技术，显著提升漏洞检测准确率（91%以上）和降低误报率（5.1%），有效增强Web 3.0生态的安全保障 [page::0][page::1][page::6][page::8]
本报告基于Solow–Zeira经济模型，建立人工智能能力门槛条件，分析在无新增就业的假设下，AI能力需提升5-6倍现有自动化水平，才能通过AI资本利润持续支持占GDP 11%的普惠基本收入（UBI）。政策杠杆如提高公共收入份额和市场结构（垄断与竞争）显著影响门槛，垄断降低能力要求，较高公共收入份额也可减轻技术要求，但监管成本可能抵消部分收益。报告结合模拟，预测不同AI增长速度下2028至2052年间有望达到门槛，指明治理与经济结构对实现AI驱动UBI的关键作用。[page::0][page::5][page::6][page::8][page::9]
本文系统探讨了高速低压差分信号（LVDS）系统中静电放电（ESD）保护和终端电阻集成的设计策略，涵盖保护机制、阻抗匹配、布局优化及性能验证。研究显示，合理的保护和终端设计可实现高达3.2 Gbps的数据传输，维持卓越信号完整性与低抖动，并保证设备可靠运行。文中通过关键实验数据和性能指标分析，提供设计指导以平衡信号保护与完整性需求，支撑高性能高速数字系统的稳健实现。[page::0][page::2][page::4][page::5][page::7]
本报告指出传统AI评估方法侧重模型堆栈内的第一阶效果，难以触及AI的第二阶效应（如社会、经济和文化影响）。提出建立新的评估生态系统，通过融合测量科学、社会行为科学和AI/ML技术，实现对AI在真实环境中长期影响的综合测量。重点介绍构建真实世界情境感知、开展现场测试和红队攻击等方法，推动面向多方利益相关者的全面AI评估体系建设，为更有效监管和治理AI提供科学依据[page::0][page::1][page::2][page::4][page::6][page::8]。
本报告针对智能合约恶意代码检测，提出基于合约opcode的向量化特征提取方法，结合N-Gram和TF-IDF算法实现opcode序列简化与向量表示。采用多种机器学习模型及分类器链方法进行恶意代码多标签检测，实验证明大数据集匮乏及样本不平衡对检测效果产生明显影响，提出未来扩展数据集与半监督学习的改进方向 [page::0][page::3][page::9][page::14][page::18]
本报告系统性梳理了大语言模型（LLMs）及其基于LLM的自主代理在训练、推理和部署阶段面临的对抗性攻击，包括训练阶段的后门与数据投毒攻击、推理阶段的越狱与提示注入攻击，以及服务部署阶段的拒绝服务和水印攻击。报告详细分析了每类攻击的技术方法、代表案例及防御策略，突出LLM及其代理在安全性和可靠性方面的潜在风险，并强调对跨阶段综合防御机制的迫切需求[page::0][page::2][page::12][page::22][page::23].
本报告分析了2025年全球宏观经济风险，重点探讨了特朗普关税战对美国、欧洲、日本经济的冲击及美联储和各国央行的货币政策应对。结合制造业PMI、通胀、信贷等数据，指出外部风险暂缓但内需表现疲软，国内政策货币宽松有待效果验证，需强化政策托底以促进内循环稳定增长 [page::0][page::3][page::10][page::15][page::16]
本报告详细解析了2024年淘县实盘大赛冠军归因的低吸交易策略，通过案例剖析归因精准捕捉主力资金流向、选择龙头标的进行低位介入和加仓，展示其科学仓位管理、情绪控制和市场预判能力，实现资金在18天内由1000万增长至2200万。报告还提供实盘交易数据及收益回测图，体现策略的高收益和风险控制机制 [page::0][page::1][page::3][page::5]
报告聚焦基于高频分钟收益率分布特征构建量化投资因子，重点提出收益率噪音偏离因子（nos_gs），其样本内外均表现优异，日频调仓年化收益率超61%，夏普比率高达9.5，样本外延续强势表现，且与常见因子相关性低，显示出良好的特异性和实战价值。研究展示了nos_gs因子的构建方法、投资逻辑及回测表现，为高频因子投资提供了新的选股策略思路 [page::0][page::3][page::8][page::10][page::13][page::14].
本研究系统评估基于ARIMA和ARFIMA计量经济模型与SVM、XGBoost、LSTM机器学习和深度学习模型的17种混合预测模型在股票指数S&P 500和加密货币比特币两类资产上的表现。通过创新的三折动态滚动交叉验证方法训练与调参，结合预测误差和交易绩效指标系统验证模型有效性。结果显示，非加性混合方法且以ARIMA结合SVM或LSTM模型构建的混合模型在提升预测精度和交易收益方面表现出显著优势，超越单一模型及买入持有基准，表明合理设计的混合模型框架在金融时间序列预测和策略构建中具备广泛应用潜力[page::0][page::1][page::15][page::23][page::24]。
报告围绕轮胎市场及橡胶行业关税冲击影响展开，分析了关税政策对行业基本面和市场预期的影响，探讨橡胶价格走势及行业未来发展趋势，结合期货市场数据提供投资参考 [page::1][page::2].
本报告回顾并解析了2025年5月23日至30日的Alpha和CTA市场动态，涵盖股票及商品期货指数收益、各种量价及风格因子表现，以及各因子在不同板块和品种中的绩效差异。报告同时预估市场后市，指出量化基金及海外投资者对中国资产的关注升温，强调流动性向好及新质生产力领域驱动的市场转变，为投资者调整策略提供参考和风险提示 [page::0][page::1][page::2]。
报告系统分析我国大豆压榨产业当前面临的需求见顶、产能过剩和结构失衡问题。需求端受动物产品消费高峰及低蛋白日粮技术推广影响，豆粕需求增速显著放缓，压榨量增速降至约1.2%。产业端产能利用率仅65%，且高度依赖进口与沿海集中布局带来风险。政策端强调效率驱动取代规模驱动，促进技术升级和结构优化[page::0]。
本报告系统分析了海外宏观经济对有色及贵金属市场的影响，结合通胀与就业数据变化，剖析当前市场波动率趋势及配置逻辑调整建议。重点指出美国通胀预期与现实存在分化，需求端呈现边际下行态势，全球强需求周期环境尚未形成，预计Q2、Q3需求动能有限，影响有色金属价格走势与配置机会 [page::2][page::1].
本报告聚焦权益市场震荡及小盘股回撤风险分析，提出维持“红利+成长”哑铃型配置策略，重点关注大盘红利指增及股指期货套利策略。公募和私募基金业绩分化明显，CTA套利策略表现最佳，红利因子投票策略年化收益率达16.74%，夏普比率1.08。警惕国际地缘风险及宏观波动影响 [page::0][page::1]。
本报告基于CTA策略环境监测，显示趋势与套利策略市场环境中性偏强，推荐配置。商品市场指数整体震荡下行，贵金属有震荡趋势，有色金属关注供应扰动的短多机会。自研多空、价差套利及时序择时策略均企稳回暖，为投资决策提供风控参考 [page::0]
本报告针对泛中小微盘标的，测试了自研衍生品指标体系在期货及宽基多空择时策略中的有效性，重点验证了VIX、PCR类和周度峰度指标的择时能力，展示了较优的年化收益和风险调整表现，且周度峰度指标具备样本外稳定性，适合中长期投资策略参考 [page::0].
