Pricing the Unprovable: Ambiguity, Turnstile Runs, and the Verifiability Discount in Crypto Protocols
Privacy-preserving protocols can repair a vulnerability without establishing whether it was exploited beforehand, even w
#q-fin.RM
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← 返回所有主题Pricing the DeFi Tail: Do Protocols or Depositors Price Operational Risk?
本文从风险管理角度研究 DeFi 协议的操作风险定价问题，类比银行必须持有资本以覆盖操作风险的监管要求，指出 DeFi 协议通常没有此类强制资本要求，操作风险直接暴露给存款人。作者整理了自 2020 年以来 1,075 起事件、合计 94.
Joint Lyapunov Certificates for K-Agent Generative AI Governance: Stochastic Stability, Emergent Ensemble Risk, and Zero-Knowledge Governance Attestation
本文提出一个面向多智能体生成式AI系统治理的严格数学框架，聚焦于K个自适应性生成式AI模型在模型风险管理（MRM）原则下的联合稳定性与零知识证明问题。研究背景在于：当多个模型通过交互矩阵形成元学习耦合时，传统基于单个智能体的Lyapunov
Telemetry and Concealment in Self-Adapting Generative AI: Logging Architecture, Adversarial Model Hiding, and the Limits of Detection
传统模型风险管理（MRM）指南假设模型生命周期是静态的：模型经过开发、独立验证和部署后，不再进行自主修改。然而，持续自适应的生成式AI系统——即在生产部署过程中会不断更新自身权重的模型——从根本上违背了这一假设，使得时点验证（point-i
From Control Boundary to Insurance Claim: Reconstructing AI-Mediated Losses Through the CER Framework
该论文聚焦于人工智能（AI）系统中产生的损失如何进行准确重建与保险索赔。当前保险理赔主要依赖事件重建，但AI系统（尤其是生成式AI和智能体系统）具有状态依赖性，其行为随推理、检索、工具调用和自主行动而动态变化，因此需要状态重建而非简单的事件