PPML and Heavy-Tailed Trade and Factor Flows: Why Standard Inference Fails and How to Fix It
该研究解决了PPML估计双边引力方程时标准推断失效的问题，通过使用m-out-of-n自助法来处理重尾数据，以获得更稳健的推断。
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Selected work
Representative Papers
Learning 3D Editing without Paired Supervision via Generative Prior Distillation
该研究通过生成先验蒸馏方法解决高质量3D编辑配对数据稀缺问题，利用视觉和语义先验知识直接训练3D编辑模型。
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Market-Informed Valuation of GMMB Riders with Surrender Options under a Heston Stochastic-Local Volatility Model
本文使用Heston随机局部波动模型，通过结合市场信息来评估具有提前退保选项的保证最低到期收益（GMMB）附加条款的价值。
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The Reverse Big Push: Generative AI and Self-Fulfilling Automation
研究生成式AI如何改变自动化成本结构，并通过分析服务经济中工资调整机制，探讨了人力增强与自动化两种模式的战略互补性及政策优化。
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NeuralParker: A Reinforcement Learning Planner for Irregular Parking Environments
为解决不规则环境下的远距离任意姿态停车问题，提出NeuralParker，采用强化学习和全局目标相对顶点表示方法进行路径规划。
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PPML and Heavy-Tailed Trade and Factor Flows: Why Standard Inference Fails and How to Fix It
该研究解决了PPML估计双边引力方程时标准推断失效的问题，通过使用m-out-of-n自助法来处理重尾数据，以获得更稳健的推断。
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Learning 3D Editing without Paired Supervision via Generative Prior Distillation
该研究通过生成先验蒸馏方法解决高质量3D编辑配对数据稀缺问题，利用视觉和语义先验知识直接训练3D编辑模型。
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Market-Informed Valuation of GMMB Riders with Surrender Options under a Heston Stochastic-Local Volatility Model
本文使用Heston随机局部波动模型，通过结合市场信息来评估具有提前退保选项的保证最低到期收益（GMMB）附加条款的价值。
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The Reverse Big Push: Generative AI and Self-Fulfilling Automation
研究生成式AI如何改变自动化成本结构，并通过分析服务经济中工资调整机制，探讨了人力增强与自动化两种模式的战略互补性及政策优化。
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NeuralParker: A Reinforcement Learning Planner for Irregular Parking Environments
为解决不规则环境下的远距离任意姿态停车问题，提出NeuralParker，采用强化学习和全局目标相对顶点表示方法进行路径规划。
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