University of Oxford（牛津大学）

PIVOT: Bridging Black-Scholes Implied-Volatility and Price Objectives via Differentiable Jäckel Operator

PIVOT: 通过可微分的Jäckel算子桥接Black-Scholes隐含波动率与价格目标

Raeid Saqur, Yannick Limmer, Anastasis Kratsios, Blanka Horvath, Hans Buehler

机构 * Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所） ； McMaster University（麦基尔大学） ； Vector Institute for AI（人工智能矢量研究所） ； DRW 纠错

AI总结 提出PIVOT层，通过隐式微分保留Jäckel求解器的前向精度，并利用门控机制处理低vega区域的奇异性，实现价格与隐含波动率空间的高效可微转换。

Comments 30 pages, 17 figures, 12 tables

From Democracies to Autocracies: How AI Systems Enable Authoritarianism by Design

从民主到专制：AI系统如何通过设计实现威权主义

Jeba Sania, Marta Ziosi, Fazl Barez

机构 * Harvard Kennedy School（哈佛肯尼迪学校） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本文通过比较美国到中国的六种AI系统生命周期，识别出集中行政数据、监管漏洞、弱用户合规性及编码受保护群体特征等关键特征，揭示AI系统在不同政体中促成威权主义的机制。

Public transit gains and spatially uneven travel demand changes after NYC congestion pricing

纽约市拥堵收费后公共交通增益与空间不均的出行需求变化

Donghang Li, Dingyi Zhuang, Yunlin Li, Chenan Shen, Nina Cao, Yunhan Zheng, Shenhao Wang, Jinhua Zhao

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院土木与环境工程系） ； Department of Urban Studies and Planning, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院城市研究与规划系） ； Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学院） ； Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院机械工程系） ； College of Urban and Environmental Sciences, Peking University（北京大学城市与环境科学学院） ； Department of Urban and Regional Planning, University of Florida（佛罗里达大学城市与区域规划系） ； Center for Computational Science and Engineering, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院计算科学与工程中心） 纠错

AI总结 利用时间序列基础模型生成概率反事实预测，评估纽约市2025年实施的拥堵收费政策，发现公交和地铁客流量显著增加，但总体出行需求略有下降，且影响存在空间异质性。

SceneConductor: 3D Scene Generation from a Single Image with Multi-Agent Orchestration

SceneConductor: 基于多智能体编排的单图像3D场景生成

Jeonghwan Kim, Yushi Lan, Yongwei Chen, Hieu Trung Nguyen, Chuanyu Pan, Xingang Pan

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Meshy AI 纠错

AI总结 提出多智能体编排框架，将单图像3D场景生成分解为场景初始化、环境构建和多智能体细化三个阶段，并引入几何感知布局预测器，在几何精度、空间一致性和感知真实性上超越现有方法。

SkillJect: Effectively Automating Skill-Based Prompt Injection for Skill-Enabled Agents

SkillJect：有效自动化基于技能的提示注入以针对具备技能的代理

Xiaojun Jia, Jie Liao, Simeng Qin, Jindong Gu, Wenqi Ren, Xiaochun Cao, Yang Liu, Philip Torr

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Chongqing University, China（重庆大学） ； Northeastern University, China（东北大学） ； Sun Yat-sen University, China（中山大学） ； University of Oxford, UK（牛津大学） 纠错

AI总结 SkillJect 是首个自动化生成有效中毒技能的框架，通过隐藏恶意负载和重写指令通道，提升攻击效果，揭示可重用技能生态中的持久性攻击向量。

Agentic World Modeling: Foundations, Capabilities, Laws, and Beyond

代理世界建模：基础、能力、定律及更远

Meng Chu, Xuan Billy Zhang, Kevin Qinghong Lin, Lingdong Kong, Jize Zhang, Teng Tu, Weijian Ma, Ziqi Huang, Senqiao Yang, Wei Huang, Yeying Jin, Zhefan Rao, Jinhui Ye, Xinyu Lin, Xichen Zhang, Qisheng Hu, Shuai Yang, Leyang Shen, Wei Chow, Yifei Dong, Fengyi Wu, Quanyu Long, Bin Xia, Shaozuo Yu, Mingkang Zhu, Wenhu Zhang, Jiehui Huang, Haokun Gui, Runyi Li, Chenyu Tang, Dong Huang, Xuhang Chen, Rui Liu, Chengzu Li, Shiyi Du, Xu Huang, Haoxuan Che, Long Chen, Qifeng Chen, Wenya Wang, Wenxuan Zhang, Xiaojuan Qi, Yang Deng, Yanwei Li, Mike Zheng Shou, Zhi-Qi Cheng, See-Kiong Ng, Ziwei Liu, Philip Torr, Jiaya Jia

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； XGEN Labs（XGEN实验室） 纠错

AI总结 本文提出'层次x定律'分类法，定义三个能力层级和四个约束领域，综合400余篇文献总结100余系统，分析方法、失败模式和评估实践，提出决策导向的评估原则和可复现评估包，展望从被动预测到重塑环境的代理世界建模路径。

Stable and Steerable Sparse Autoencoders with Weight Regularization

基于权重正则化的稳定且可操控的稀疏自编码器

Piotr Jedryszek, Oliver M. Crook

机构 * Department of Biology, University of Oxford, Oxford, UK（牛津大学生物学系） ； Kavli Institute for Nanoscience Discovery, University of Oxford, Oxford, UK（牛津大学纳科学发现研究所） ； Department of Chemistry, University of Oxford, Oxford, UK（牛津大学化学系） 纠错

AI总结 通过L1/L2权重正则化提高稀疏自编码器的跨种子特征一致性，并在语言模型上提升操控成功率，同时保持可解释性分数。

Tacit Coordination of Large Language Models

大型语言模型的隐性协调

Ido Aharon, Emanuele La Malfa, Michael Wooldridge, Sarit Kraus

机构 * Department of Computer Science, Bar-Ilan University（巴伊兰大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Institute for Decentralized AI (IDAI)（去中心化人工智能研究所） 纠错

AI总结 研究大型语言模型在多智能体无通信协调中的焦点涌现能力，通过博弈和搜救任务评估，发现模型在多数场景匹配或超越人类，但在数值常识和文化显著性任务中失败，并提出无学习策略改善协调。

Comments Code: https://github.com/EmanueleLM/focal-points