Increasing intelligence in AI agents can worsen collective outcomes
该研究指出，在资源稀缺环境下，提升 AI 智能体的多样性与强化学习能力反而可能加剧系统过载并导致集体混乱，而这一风险完全取决于可预先计算的“容量与人口比率”。
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cs.SI
57 篇论文
Interdisciplinary Papers Supported by Disciplinary Grants Garner Deep and Broad Scientific Impact
该研究通过分析海量资助与论文数据揭示了一个悖论：尽管跨学科资助旨在推动跨学科研究，但真正产生高影响力的跨学科成果往往更多源自深度学科资助，这表明跨学科创新离不开深厚的学科专长与投入。
An Extensive Study of Two-Node McCulloch-Pitts Networks
本文在引入自环并将连接权重限制为的条件下，系统研究了39种双节点McCulloch-Pitts网络模型在不同布尔变量取值及模型变体下的完整动力学行为，并深入分析了其在规则、状态及初值扰动下的三种鲁棒性特征，从而为理解最小复杂系统奠定了基础。
Latent space models for grouped multiplex networks
本文提出了 GroupMultiNeSS 模型，通过凸优化和核范数惩罚，从共享节点集的多层网络中同时提取共享、组别特定及个体潜在结构，从而有效识别组间差异并提升建模精度与生物学洞察。
A Scalable Inter-edge Correlation Modeling in CopulaGNN for Link Sign Prediction
本文提出了一种可扩展的 CopulaGNN 改进方法，通过利用边缘嵌入的格拉姆矩阵表示相关性矩阵并重构条件概率分布，在解决有符号图链接符号预测中计算不可行问题的同时，实现了比基线更快的线性收敛速度并保持竞争性的预测性能。
How segmented is my network?
该论文提出了一种基于统计原理的“网络分割度”标量指标及其归一化估计器，通过置信区间量化网络策略对节点间通信的限制程度，并验证了仅需少量随机采样即可在独立于网络规模的情况下准确评估分割效果，从而为基线追踪、零信任评估及并购整合等场景提供了实用的度量工具。
Threadle: A Memory-Efficient Network Storage and Query Engine for Large, Multilayer, and Mixed-mode Networks
本文介绍了 Threadle，这是一个用 C# 编写的开源高性能网络存储与查询引擎，它通过创新的伪投影技术，能够在极低的内存占用下高效处理包含数百万节点和数十亿边的大规模、多层及混合模式网络，并提供了跨平台命令行界面及 R 语言前端以支持复杂的分析任务。
Cognitive Warfare: Definition, Framework, and Case Study
本文针对认知战定义模糊与评估困难的问题，提出了一个统一的定义、基于 OODA 循环的交互框架以及可衡量的认知优势指标，并通过案例研究展示了该框架如何帮助联合部队领导者和分析师理解、比较及评估认知战行动。
Shock Propagation and Macroeconomic Fluctuations
该论文指出，在重叠调整的生产网络动态机制下，宏观波动源于不同时期“生产率波”的干涉，其幅度由网络的主导瞬态特征值决定，这使得度分布的尾部特征对宏观波动的影响显著减弱，且异质性结构的重要性取决于经济向均衡收敛的速度。
An Analysis of Socialbots Activity and Influence in Modern Japanese Social Media
该研究通过分析日本国内案例，发现社交机器人在现代日本社交媒体上的影响力甚至超过了 2016 年美国大选这一典型个案，且被人类转发的社交机器人账号与人类账号在特征上并无显著差异。
Recovering Small Communities in the Planted Partition Model
本文提出了一种基于共同邻居的聚类算法，利用分区间相关系数作为评估指标，在无需先验参数的情况下，成功实现了在极度不平衡及幂律分布社区规模下的精确、几乎精确及弱社区恢复。
Maintaining Leiden Communities in Large Dynamic Graphs
本文针对大规模动态图中 Leiden 社区检测在频繁更新下效率低下的问题，提出了一种名为 HIT-Leiden 的新型分层增量算法，通过限制受影响顶点范围，在保持社区质量的同时实现了比现有方案高出五个数量级的加速，并成功满足生产环境的高延迟要求。
Molt Dynamics: Emergent Social Phenomena in Autonomous AI Agent Populations
本文通过名为 MoltBook 的大规模多智能体协调环境，首次观测并量化了 77 万余个自主 LLM 智能体在无人干预下涌现的群体动态，揭示了其呈现核心 - 边缘结构的角色分化、遵循幂律分布的信息传播机制，以及当前协作任务成功率极低且表现劣于单智能体基线的初步合作特征。
UrbanHuRo: A Two-Layer Human-Robot Collaboration Framework for the Joint Optimization of Heterogeneous Urban Services
本文提出了名为 UrbanHuRo 的双层人机协作框架，通过结合基于 K-次模最大化的分布式订单调度与深度次模奖励强化学习的路径规划算法，实现了城市配送与感知服务的联合优化，显著提升了感知覆盖率、快递员收入并减少了订单延误。
How Predicted Links Influence Network Evolution: Disentangling Choice and Algorithmic Feedback in Dynamic Graphs
该论文提出了一种基于多元霍克斯过程的时序框架，通过引入瞬时偏差度量，成功解耦了动态图演化中固有的交互倾向与算法反馈放大效应，并理论证明了该方法的稳定性与收敛性。
Graphs are focal hypergraphs: strict containment in higher-order interaction dynamics
该论文通过建立交互类型分类学，论证了图是闭邻域结构定义的“焦点超图”这一特例，从而确立了“图模型⊂焦点超图模型⊂一般超图模型”的严格层级体系，并指出模型选择应基于交互类型而非形式偏好。
Turning Trust to Transactions: Tracking Affiliate Marketing and FTC Compliance in YouTube's Influencer Economy
本文利用自然语言处理技术分析了 YouTube 上 200 万条视频的数据，发现尽管联盟营销普遍存在，但创作者的 FTC 合规披露率极低，而平台提供的标准化披露功能能显著提升合规性，因此建议监管机构与平台合作以增强信任。