图像生成

Nonreversible Gauge Fields in Fokker--Planck Dynamics: Supersymmetric Hamiltonians and Learned Finite Forces

福克-普朗克动力学中的不可逆规范场：超对称哈密顿量与学习到的有限力

Masayuki Ohzeki

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过规范场形式化描述保持稳态密度的不可逆扰动，将福克-普朗克动力学与超对称哈密顿量联系起来，并引入有限时间正则化目标与演员-评论家程序学习最优规范场。

Comments 33 pages, 3 figures

When Attention Beats Fourier: Multi-Scale Transformers for PDE Solving on Irregular Domains

当注意力胜过傅里叶：用于不规则域上的PDE求解的多尺度变换器

Brandon Yee, Pairie Koh, Jack Rodriguez, Mihir Tekal

机构 * Physics Lab, Yee Collins Research Group（Yee Collins研究组物理实验室） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了深度学习模型在求解偏微分方程（PDE）时的架构选择问题，探讨了基于学习注意力的变换器架构在何时优于傅里叶域神经算子。引入了多尺度注意力变换器（MSAT），该架构将时空解的历史编码为令牌序列，并通过复合监督目标进行端到端训练。在五个基准问题上，与九种基线方法（包括物理信息神经网络、神经算子和状态空间模型）进行了全面的实证评估，展示了在复杂几何问题上的最佳泛化能力。

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Benchmarking Emergent Coordination in Large-Scale LLM Populations: An Evaluation Framework on the MoltBook Archive

在大规模大语言模型群体中评估涌现协调：对MoltBook档案库的评估框架

Brandon Yee, Pairie Koh

机构 * Management Lab, Yee Collins Research Group（Yee Collins研究组管理实验室） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种评估框架，用于在开放代理环境中评估角色专业化、信息扩散和协作任务解决的涌现协调，通过MoltBook档案库的数据集展示了该框架，并建立了量化基准，揭示了核心-外围结构、重尾级联分布和去中心化任务解决中的严重协调开销。

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