图像生成

Fast X-ray Transients produced by Off-axis Jet-Cocoons from Long Gamma-Ray Bursts

长伽马射线暴离轴喷流-茧产生的快速X射线暂现源

Jian-He Zheng, Wenbin Lu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过数值模拟相对论喷流传播及茧冷却辐射，发现离轴视角下茧发射可产生快速X射线暂现源，解释其高光度、软谱和无伽马射线对应体等特征，并预言早期紫外闪和光学平台。

Comments 15 pages, 14 figures, Accepted

Journal ref ApJL 1003 L19 (2026)

World-VLA-Loop: Closed-Loop Learning of Video World Model and VLA Policy

World-VLA-Loop: 视频世界模型与VLA策略的闭环学习

Xiaokang Liu, Zechen Bai, Hai Ci, Kevin Yuchen Ma, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出World-VLA-Loop框架，通过状态感知视频世界模型联合预测未来帧和二元奖励，并采用协同进化范式迭代优化VLA策略，减少对真实环境交互的依赖。

Comments 16 pages, 9 figures

Distributed Riemannian Optimization in Geodesically Non-convex Environments

测地非凸环境下的分布式黎曼优化

Xiuheng Wang, Ricardo Borsoi, Cédric Richard, Ali H. Sayed

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对测地光滑但可能测地非凸的代价函数，提出黎曼扩散自适应算法，实现网络一致性与收敛到一阶稳定点，并在PL条件下线性收敛，应用于Grassmann流形上的分布式鲁棒主成分分析和低秩矩阵补全。

Neural Stochastic Differential Equations on Compact State Spaces: Theory, Methods, and Application to Suicide Risk Modeling

紧致状态空间上的神经随机微分方程：理论、方法及其在自杀风险建模中的应用

Malinda Lu, Yue-Jane Liu, Matthew K. Nock, Yaniv Yacoby

机构 * Wellesley College（韦尔斯利学院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对生态瞬时评估数据中随机微分方程违反域约束和训练不稳定的问题，提出一种新型表达性SDE，通过约束漂移和扩散确保解在紧致多面体状态空间内，并引入参数化映射任意动力学为满足约束的SDE，在真实数据上提升预测和优化性能。

Comments Accepted at the Symposium on Probabilistic Machine Learning (ProbML) 2026, and at the Methods and Opportunities at Small Scale (MOSS), ICML 2025, Vancouver, Canada

Migration of phthalate plasticisers in heritage objects made of poly(vinyl chloride): mechanical and environmental aspects

聚氯乙烯遗产物中邻苯二甲酸酯增塑剂的迁移：力学与环境方面

Sonia Bujok, Tomasz Pańczyk, Kosma Szutkowski, Dominika Anioł, Sergii Antropov, Krzysztof Kruczała, Łukasz Bratasz

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究增塑PVC文物中邻苯二甲酸酯增塑剂的迁移机制，通过分子动力学模拟和NMR扩散测量提出基于摩尔质量的迁移相关性，并评估表面清洁对加速迁移的风险，为保护提供非破坏性鉴定与量化方案。

Comments Preprint. Submitted to Journal of Environmental Management on 10th September 2024. The studies were financially supported by the PVCare project Preventive Conservation Strategies for Poly(vinyl chloride) Objects funded through the OPUS-LAP 20 programme by NCN (National Science Center, Poland, project no. 2020/39/I/HS2/00911) and ARIS (Slovenian Research and Innovation Agency, project no. N1-0241)

Self-Balancing Gradient Allocation for Heterogeneity-Aware Feature Generation in Click-Through Rate Prediction

点击率预测中面向异构感知特征生成的自平衡梯度分配

Moyu Zhang, Yun Chen, Yujun Jin, Jinxin Hu, Yu Zhang, Xiaoyi Zeng

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对生成式CTR方法中重建目标忽略特征场异构性导致难场欠拟合的问题，提出HeteGenCTR，通过可学习的场难度参数联合训练去噪网络，实现自平衡损失和难度引导注意力机制，在五个基准和在线A/B测试中取得显著提升。

Comments 12 pages, 5 figures, 4 tables

Native defects and erbium impurities in CaWO4

CaWO4中的本征缺陷与铒杂质

Minseok Choi, Mark E. Turiansky, BaiQing Zhao, Jeff D. Thompson, Chris G. Van de Walle

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过杂化密度泛函计算研究CaWO4中本征缺陷的稳定性、电子性质、光学跃迁和迁移势垒，并分析Er掺杂行为及其对发光性能的影响。

Charge dynamics at nitrogen impurities and nitrogen-vacancy centers in diamond

金刚石中氮杂质和氮空位中心的电荷动力学

Chandan Kumar Vishwakarma, J. K. Nangoi, Mark E. Turiansky, Chris G. Van de Walle

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过第一性原理计算，研究了金刚石中氮杂质和氮空位中心的多声子辅助非辐射载流子俘获过程，得到了与实验吻合的俘获系数。

Comments Submitted to Physical Review B

Transport-preserving neural ab initio scattering kernels for rarefied binary gas mixtures

保持输运性质的稀薄二元气体混合物神经从头散射核

Ehsan Roohi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对稀薄二元气体混合物，开发了一种多尺度验证框架，确保神经从头散射核在扩散、粘性等输运性质上的可靠性，并通过氩-氩和氦-氩混合物的DSMC测试验证了其高精度。

Self-similarity and diffusive limits for linear kinetic equations: a Wild sum approach

线性动理学方程的自相似性与扩散极限：Wild 和方法

José A. Cañizo, Stéphane Mischler, Niccolò Tassi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过 Wild 和（Dyson 级数）方法，证明无约束线性碰撞动理学方程在长时间下表现出自相似行为，并建立了适定缩放解到扩散极限的一致时间收敛。

Comments 55 pages

Universal square-root-log scaling for slender-body end effects

细长体端部效应的普适平方根对数标度

Gunnar Peng, Ory Schnitzer

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过局部重求和微扰级数解，发现细长体端部电荷密度和场强增强因子与纵横比的对数的平方根成比例，并通过边界元模拟验证了该标度在圆柱、半球帽等形状及扩散、等离子体、斯托克斯流中的普适性。

Spatial confinement and boundary constraints governing biological chirality: a simulation study

空间约束与边界条件对生物手性的影响：一项模拟研究

Arturo Tozzi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过反应扩散模拟，研究非线性立体化学放大、随机涨落和边界依赖空间约束对手性涌现的影响，发现空间耦合和有限边界可调控手性域形成与立体化学组织。

Comments 10 pages, 2 figures

Orthant-Monotonic Norms and Additive D-Stability

正交单调范数与加性D稳定性

Ron Ofir, Michael Margaliot

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究由向量范数诱导的矩阵测度在非负对角阻尼下保持负性的条件，证明可容许性等价于范数的正交单调性，并给出加性D稳定性和扩散诱导不稳定性的新几何刻画。

The unified transform for Burgers' equation: Application to unsaturated flow in finite interval

Burgers方程的统一变换方法：在有限区间非饱和流中的应用

Konstantinos Kalimeris, Leonidas Mindrinos, Athanasios Paraskevopoulos

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 利用Hopf-Cole变换将Richards方程转化为Burgers方程，再通过统一变换方法（Fokas方法）求解有限区间上的混合边值扩散问题，得到显式积分表示，数值结果与经典Fourier级数解一致且收敛性更优。

Comments 13 pages, 7 figures

Transport of electrons in tangled magnetic fields

电子在缠结磁场中的输运

Daniel Verscharen, Natasha Jeffrey, Anton Artemyev, Jesse T. Coburn, Matthew W. Kunz, Oreste Pezzi, Mario Riquelme, Ida Svenningsson, Lynn B. Wilson

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文介绍了电子在缠结磁场中输运的基本原理，综述了湍流和不稳定性产生缠结磁场的过程，以及动力学不稳定性对平行电子输运的调制，并描述了非均匀磁场中的捕获和去捕获效应以及跨磁场扩散和能量化。

Comments 84 pages, 16 figures; accepted for publication in Space Science Reviews This version of the article has been accepted for publication, after peer review but is not the Version of Record and does not reflect post-acceptance improvements, or any corrections. The Version of Record is available online at: http://dx.doi.org/10.1007/s11214-026-01303-9

TorchLean: Formalizing Neural Networks in Lean

TorchLean: 在 Lean 中形式化神经网络

Robert Joseph George, Jennifer Cruden, Will Adkisson, Xiangru Zhong, Huan Zhang, Anima Anandkumar

机构 * California Institute of Technology（加利福尼亚理工学院） ； Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出 TorchLean 框架，在 Lean 4 中统一神经网络的执行、验证与定理证明，通过共享语义弥合执行网络与分析工件之间的语义鸿沟。

Comments 55 pages

Capture and Stability of Resonant Planet Pairs in Turbulent Disk

湍流盘中共振行星对的捕获与稳定性

Linghong Lin, Beibei Liu, Fei Dai, Bin Liu, Jiwei Xie, Man Hoi Lee, Haifeng Yang, Shangfei Liu, Ping Chen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过引入随机强迫与阻尼时标，推导了湍流盘中行星共振捕获的解析判据，揭示了湍流通过增强过稳定机制破坏共振稳定性的普遍作用。

Comments 10 pages, 9 figures, accepted by A&A

QASA: Quality-Aware Semantic Augmentation for Robust Multimodal Sentiment Analysis

QASA: 面向鲁棒多模态情感分析的质量感知语义增强

Jiazhang Liang, Jianheng Dai, Miaosen Luo, Menghua Jiang, Sijie Mai

机构 * School of Computer Science, South China Normal University（华南师范大学计算机学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出QASA框架，利用扩散模型生成视觉和听觉增强样本，并通过解耦质量感知评分模块分配训练权重，以解决高质量数据稀缺问题，提升多模态情感分析的鲁棒性和泛化能力。

Comments 11 pages, 4 figures

HypeR Adaptivity: Joint $hr$-Adaptive Meshing via Hypergraph Multi-Agent Deep Reinforcement Learning

HypeR 自适应：通过超图多智能体深度强化学习实现联合 $hr$ 自适应网格划分

Niccolò Grillo, James Rowbottom, Pietro Liò, Carola Bibiane Schönlieb, Stefania Fresca

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出 HypeR 框架，利用超图神经网络和多智能体强化学习联合优化网格重定位与细化，在有限元方法中实现 $hr$ 自适应，相比纯 $h$ 自适应方法将近似误差降低 6-10 倍。

Failure detection for transport processes on networks

网络上传输过程的故障检测

Edoardo Rolando, Armando Bazzani

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对网络上扩散动力学过程，提出基于链路权重随机扰动的敏感性响应和节点波动相关性聚类的降维方法，通过粗粒化网络模型实现有限观测下的故障检测。

Comments 32 pages 5 figures

Improving the Accuracy of the Exponentially Fitted Scheme on Piecewise Uniform Meshes

提高分段均匀网格上指数拟合格式的精度

Relja Vulanović

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过将解分解为精确或近似已知的简化解与奇异扰动分量，并采用Shishkin网格上的指数拟合ASI格式，证明该方法具有高精度，误差随离散参数增大而减小，甚至随扰动参数减小而减小，理论证实了ASI格式优于同类Samarskii格式。

Dynamic Coherent Diffractive Imaging Using Only a Support Constraint in the Complex Plane

仅使用复平面中的支撑约束的动态相干衍射成像

Yaocheng Tian, Taichi Tsuchiya, Yu-chen Karen Chen-Wiegart, Horacio D. Espinosa, Yuichiro Kunai, George Barbastathis

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种仅利用样本动态的时间增量先验，通过近场衍射电影重建时变相位物体的方法，并在空间光调制器和光聚合3D打印实验中验证了其有效性。

Comments 11 pages, 8 figures, submitting to Optica

Quasi-DNS with chemical kinetics for near blow-out dynamics of a single multi-injection burner element for future gas turbine applications

用于未来燃气轮机应用的单多喷射燃烧器元件近吹熄动力学的准直接数值模拟与化学动力学

Kazuki Abe, Youhi Morii, Kaoru Maruta

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对燃气轮机燃烧器近贫油吹熄极限的动力学问题，开发了包含详细甲烷-空气化学反应的准直接数值模拟工作流程，以同轴燃烧器为模型，揭示了混合管出口涡旋混合导致的延伸和结构化放热区域，为分析火焰结构、稳定性和吹熄相关动力学提供了可重用框架。

Comments 19 pages, 11 figures

Travel-time tomography from mean field game dynamics

基于平均场博弈动力学的走时层析成像

Longqiang Xu, Weishi Yin, Hongyu Liu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种基于平均场博弈的主动层析成像框架，将传播、观测生成和反演统一在偏微分方程约束模型中，并设计两阶段反演流程实现噪声下的稳定恢复。

Percolating Corrosion Pathways of Chemically Ordered NiCr Alloys in Molten Salts

化学有序NiCr合金在熔盐中的渗流腐蚀路径

Hamdy Arkoub, Jia-Hong Ke, Kaustubh Bawane, Miaomiao Jin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过反应分子动力学和第一性原理计算，发现长程有序Ni₂Cr在FLiNaK熔盐中腐蚀速率远快于短程有序或随机固溶体，归因于渗流Cr路径增强表面扩散和降低Cr溶解能垒。

Comments 8 figures

Telegrapher's Generative Model via Kac Flows

基于Kac流的电报生成模型

Richard Duong, Jannis Chemseddine, Peter K. Friz, Gabriele Steidl

机构 * Institute of Mathematics, TU Berlin（柏林技术大学数学研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种基于阻尼波动方程（电报方程）的新型生成模型，利用Kac过程与电报方程的Feynman-Kac关系，通过流匹配训练神经网络近似速度场，实现样本生成，并展示其相对于扩散模型的优势。

Comments V2: Added CIFAR. V3: Old FID & CIFAR images of Kac model corresponded to schedule g(t) = t. Updated them with both schedules t and t^2. V4: Corrected minor implementation error & updated CIFAR results. V5: Added: Prop. A1 (mean-reverting Kac process is Lipschitz); rigorous proof of decomp. Lemma 6.1; nearest neighbor analysis. V7: Correction in proof of Lem. 6.1. V6/8: Polishing

Input-to-state stability in integral norms for linear infinite-dimensional systems

线性无穷维系统的积分范数输入到状态稳定性

Sahiba Arora, Andrii Mironchenko

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究线性无穷维系统在L^p空间中的积分到积分输入到状态稳定性，利用最大正则性理论刻画解析半群情形，并给出Lyapunov定理和函数构造。

Comments 23 pages, 2 figures; to appear in SIAM Journal on Control and Optimization

A Natural Primal-Dual Hybrid Gradient Method for Adversarial Neural Network Training on Solving Partial Differential Equations

一种用于求解偏微分方程的对抗神经网络训练的自然原始-对偶混合梯度方法

Shu Liu, Stanley Osher, Wuchen Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种可扩展的预条件原始-对偶混合梯度算法，通过引入预条件算子实现自然梯度优化，并利用Krylov子空间方法高效求解，适用于多种线性和非线性偏微分方程，数值实验表明该方法比PINNs、DeepRitz和WANs等方法更稳定、更精确。

Comments Several typographical errors and notational inconsistencies have been corrected

PrITTI: Primitive-based Generation of Controllable and Editable 3D Semantic Urban Scenes

PrITTI: 基于基元的可控可编辑3D语义城市场景生成

Christina Ourania Tze, Daniel Dauner, Yiyi Liao, Dzmitry Tsishkou, Andreas Geiger

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Noah’s Ark Lab, Huawei（华为诺亚实验室） ； KE:SAI - Kyutai ELLIS Scalable Autonomous Intelligence（KE:SAI - 韩国ELLIS可扩展自主智能） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出PrITTI，一种利用矢量化对象基元和栅格化地面表面的混合表示，通过潜在扩散模型实现高质量、可控且可编辑的3D语义城市场景生成。

Comments Accepted to CVPR 2026

AnyScene: Towards Highly Controllable Driving Scene Generation at Anywhere and Beyond

AnyScene: 迈向高度可控的任意位置驾驶场景生成及超越

Haiming Zhang, Junfei Zhou, Feng Jiang, Jingzhong Li, Zhenglong Guo, Penglin Dai, Jifeng Dai, Yan Xie, Benjin Zhu

机构 * Li Auto（利汽车） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出AnyScene框架，通过时空占用扩散Transformer和几何引导视图扩展模块，实现从BEV布局生成语义占用序列和参考无关的多视角驾驶视频，支持精确可控和长时生成。

Comments Work in progress. Project page: https://mind-omni.github.io/