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官方账号arXiv cs.AI@Sai Srikanth Madugula, Peplluis Esteva de la Rosa, Daya Shankar
推荐理由：这篇论文提出了衡量AI智能体忠诚度的新模型DVM-HALL和评分NHAS，专门针对自主商业和DeFi场景，值得研究参考。
DeFi
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7月16日
09:47
传统客户忠诚度模型在AI智能体时代失效，因为它们未考虑算法有限理性和构造自主性。为此，论文提出DVM-HALL（动态可验证多智能体人机忠诚循环）模型，通过softmax概率公式整合人类情感权益、智能体机器体验效用、校准信任、委派权限和可验证执行。模型引入递归更新机制，每次交互后动态校准信任与委派，并集成DeFi可验证执行层，将gas成本、滑点、MEV暴露和智能合约漏洞作为品牌偏好的核心预测因子。同时提出NHAS（净人机评分）指标，这是一个基于人类反馈、执行日志、基准比较和可验证收据的可审计风险加权度量。论文规划了三阶段实证验证计划，包括受控购物实验、多智能体市场模拟和DeFi测试平台。