图像生成

WhiFlash: Accelerating Speculative Decoding with Token-Level Cross-Paradigm Routing

WhiFlash: 通过令牌级跨范式路由加速推测解码

Young D. Kwon, Miles Williams, Rui Li, Alexandros Kouris, Stylianos I. Venieris

机构 * Samsung AI Center, Cambridge, UK（三星AI中心，剑桥，英国） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出WhiFlash，首个统一自回归与扩散并行草稿的跨范式推测解码方法，通过细粒度路由和缓存优化实现高达69.6%的吞吐量提升。

Comments Under review

LFNO: Bridging Laplace and Fourier via Transient-Steady Decomposition

LFNO：通过瞬态-稳态分解桥接拉普拉斯与傅里叶

Jeongun Ha, Sanga Yoon, Donghun Lee

机构 * \dagger（† \dagger） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出拉普拉斯-傅里叶神经算子（LFNO），通过双分支架构显式分解系统动力学为瞬态和稳态分量，在九个基准上超越现有算子，提升稳定性和可解释性。

Comments 21 pages, 11 figures

TriHead-GAN: A Generative Adversarial Network with Triple-Head Discriminator for Carbon Emission Time Series Generation

TriHead-GAN: 一种具有三头判别器的生成对抗网络用于碳排放时间序列生成

Zesen Wang, Lijuan Lan, Yonggang Li, Chunhua Yang

机构 * SanMuGuo 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对城市级高频碳排放数据稀缺问题，提出TriHead-GAN，通过三头判别器联合监督分布真实性、跨变量依赖和步态平滑性，在多个数据集上优于主流基线并提升下游预测精度。

The Right Measure for Physics-Constrained Generation: A Co-Area Correction for Posterior-Consistent PDE Inverse Problems

物理约束生成的正确度量：后验一致PDE逆问题的共面积修正

Jian Xu, Yanning Wu, Delu Zeng, John Paisley, Qibin Zhao

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对扩散模型和流匹配在硬约束PDE逆问题中采样后验分布错误的问题，提出共面积修正因子和CoCoS采样器，实现正确的后验采样。

Influence of Aspect ratio in the Convection in Rotating Annulus In the Presence of Localized Heating

局部加热下旋转环形腔体中对流的长宽比影响

Ayan Kumar Banerjee, Shivam Swarnakar

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过二维轴对称模拟，研究局部加热和均匀冷却的旋转环形腔体中对流，分析长宽比、瑞利数和泰勒数对热传输的影响，发现努塞尔数遵循Ra^{1/4}标度，旋转抑制低Ra下的浮力，增大长宽比增强传热。

Comments The article is under review for the Proceedings of Fluid Mechanics and Fluid Power (FMFP) 2025

Eigenvalue formulation of Stochastic Inflation and application to large perturbation generating inflationary features

随机暴胀的本征值表述及其在大扰动产生暴胀特征中的应用

Swagat S. Mishra, Edmund J. Copeland, Anne M. Green

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种自洽的本征值技术求解随机暴胀中e-fold数的概率分布函数，并应用于平坦势和常数漂移势，揭示了PDF的幂律行为和不同势阱下的定性差异。

Comments 39 pages, 11 figures; revised version with additional text and references

Scalable Inference-Time Annealing with Surrogate Likelihood Estimators

可扩展的推理时退火与代理似然估计器

Daniel Peñaherrera, Rishal Aggarwal, David Ryan Koes

机构 * CMU-Pitt PhD Program in Computational Biology Dept. of Computational & Systems Biology, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 15260, USA（卡内基梅隆大学-匹兹堡联合博士项目 计算生物学部门 计算与系统生物学系，匹兹堡大学，匹兹堡，PA 15260，USA） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出可扩展推理时退火（SITA）方法，通过基于能量的模型实现快速代理似然，避免昂贵的散度计算，在丙氨酸二肽和三肽上取得最先进性能。

Comments 26 pages, 5 figures, submitted to JMLR 2026

Linearization Principle: The Geometric Origin of Nonlinear Fokker-Planck Equations

线性化原理：非线性福克-普朗克方程的几何起源

Hiroki Suyari

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过引入线性化原理，从几何角度推导非线性福克-普朗克方程，建立广义热力学框架，揭示q-变形几何中动力学指数q与热力学指数2-q的对偶性，并证明H定理。

Comments 5 pages, 1 figure. Accepted for publication in Physical Review E

Journal ref Phys. Rev. E 113, 064118 (2026)

Interaction-enabled metal-insulator phase transition in a driven quantum gas

在驱动量子气体中实现交互增强的金属-绝缘体相变

Camilo Cantillano, Karthick Ramanathan, Zekai Chen, Ang Yang, Emilio Aguilera-Valdes, Lei Ying, Manuele Landini, Hanns-Christoph Nägerl, Yanliang Guo

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究探讨了在周期驱动的三维量子气体中，相互作用与量子相干的竞争，发现相互作用导致动态边界，分离局域化与扩散能量吸收，揭示了许多体动力学局域化和金属-绝缘体相变。

Speech Enhancement Based on Drifting Models

基于漂移模型的语音增强

Liang Xu, Diego Caviedes-Nozal, W. Bastiaan Kleijn, Longfei Felix Yan, Rasmus Kongsgaard Olsson

机构 * Victoria University of Wellington（维多利亚大学） ； Lincoln University（林肯大学） ； GN Advanced Science（GN先进科学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于漂移模型的语音增强框架DriftSE，通过将去噪问题建模为平衡问题，实现单步推理，从而在无需配对数据的情况下实现高质量语音增强。

Comments 6 pages, 2 figures

On the Convergence and Straightness of Rectified Flow

关于校正流的收敛性与直线性

Vansh Bansal, Saptarshi Roy, Alessandro Rinaldo, Purnamrita Sarkar

机构 * Department of Statistics and Data Sciences, UT Austin（统计与数据科学系，德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出Piecewise Straightness参数γ₂,T，建立首个流模型离散误差与γ₂,T的Wasserstein收敛界，证明最小曲率是实现高保真单步采样的关键，同时为RF的直线性分析提供了理论框架。

Comments 37 pages

SwAIther-Precip: Lead-Time-Aware Bias Correction Enables Kilometer-Scale Downscaling of Global AI Precipitation Forecasts over Switzerland

SwAIther-Precip：考虑提前时间的偏倚校正实现瑞士全球AI降水预报的公里级降尺度

Dan Assouline, Erwan Koch, Federico Amato, Filippo Quarenghi, Daniele Nerini, Thibaut Loiseau, Kyle van de Langemheen, Tom Beucler

机构 * European Centre for Medium-Range Weather Forecasts（欧洲中期天气预报中心） ； University of Geneva（日内瓦大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出SwAIther-Precip框架，通过校正提前时间依赖性偏倚，提升全球AI降水预报的公里级概率降尺度能力，实验显示CRPS降低48%。

X-ray Response of the Fully-Depleted, p-Channel SiSeRO-CCD

全耗尽p通道SiSeRO-CCD的X射线响应

Julian Cuevas-Zepeda, Joseph Noonan, Claudio Chavez, Miguel Sofo-Haro, Nathan Saffold, Juan Estrada, Kevan Donlon, Chris Leitz, Steve Holland

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究全耗尽p通道SiSeRO-CCD在X射线下的响应，通过55Fe和241Am源测量，验证了其高能分辨能力和电荷收集效率，适用于宽能区X射线光谱学。

Automation, AI, and the Intergenerational Transmission of Knowledge

自动化、人工智能与知识的代际传递

Enrique Ide

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究人工智能驱动的自动化如何影响代际知识传递，提出一个任务导向的重叠世代模型，显示自动化提升产出但可能降低增长与福利，因技术改进可能将新手远离高产专家，减缓最佳实践扩散。

Sequential Quenching to Predict Semiconductor Defect Concentrations from Formation & Migration Energies: The Case of CdTe:As Doping

顺序淬火用于从形成与迁移能量预测半导体缺陷浓度：以CdTe:As掺杂为例

Khandakar Aaditta Arnab, Intuon Chatratin, Anderson Janotti, Michael Scarpulla

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出顺序淬火方法，通过缺陷形成与迁移能量建模缺陷浓度，揭示冷却速率对CdTe:As掺杂中缺陷行为的影响，展示该方法在预测掺杂激活中的有效性。

Comments 20 pages, 4 figures

Realizing microrheological response of configurable viscoelastic media with a dynamic optical trap

实现可配置粘弹性介质的微流体响应的动态光学陷阱

Sanatan Halder, Manas Khan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过动态光学陷阱实现可配置粘弹性介质，系统调节粘弹性参数，验证了其在单松弛粘弹性流体中的微流体响应，并扩展至双松弛介质和活性环境。

Comments 8 pages, 5 figures

Journal ref Soft Matter, 2026, 22, 4403

TAO: Tolerance-Aware Optimistic Verification for Floating-Point Neural Networks

TAO：面向浮点神经网络的容忍感知乐观验证

Jianzhu Yao, Hongxu Su, Taobo Liao, Zerui Cheng, Huan Zhang, Xuechao Wang, Pramod Viswanath

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； 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TAO协议，通过算子级容忍区域和Merkle锚定的争议游戏，在不依赖可信硬件或确定性内核的情况下验证浮点神经网络输出，开销仅0.3%。

Comments 18 pages, 8 figures

Journal ref Proceedings of the 21st European Conference on Computer Systems, (2026) 1515-1532

Insertion Based Sequence Generation with Learnable Order Dynamics

基于可学习顺序动态的插入式序列生成

Dhruvesh Patel, Benjamin Rozonoyer, Gaurav Pandey, Tahira Naseem, Ramón Fernandez Astudillo, Andrew McCallum

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出LoFlexMDM，一种具有可学习顺序动态的插入式掩码扩散模型，通过学习数据依赖的插入和解掩码速率，在分子生成任务上提升样本质量。

Comments Some updated results. Accepted at ICML 2026. Code and checkpoints available at https://github.com/dhruvdcoder/LoFlexMDM

Cosmo3DFlow: Wavelet Flow Matching for Spatial-to-Spectral Compression in Reconstructing the Early Universe

Cosmo3DFlow：用于重建早期宇宙的空间到光谱压缩的小波流匹配

Md. Khairul Islam, Zeyu Xia, Ryan Goudjil, Jialu Wang, Arya Farahi, Judy Fox

机构 * Department of Computer Science University of Virginia（计算机科学系弗吉尼亚大学） ； Department of Statistics and Data Sciences The University of Texas at Austin（统计与数据科学系德克萨斯大学奥斯汀分校） ； School of Data Science（数据科学学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出Cosmo3DFlow框架，结合3D离散小波变换与流匹配，通过空间到光谱压缩解决高维宇宙结构重建中的维度和稀疏性瓶颈，实现比扩散模型快46倍的采样速度。

Journal ref KDD '26: Proc. 32nd ACM SIGKDD Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining V.2, 11153-11164 (2026)

Optimal Abatement Schedules for Excess Carbon Emissions Towards a Net-Zero Target

面向净零目标的超额碳排放最优减排计划

Hansjoerg Albrecher, Nora Muler

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 从随机控制视角研究在超额碳预算约束下，通过非递增排放率最大化预期贴现利润的最优减排策略，并与保险风险理论中的最优分红问题建立联系。

DSA-Tokenizer: Disentangled Semantic-Acoustic Tokenization via Flow Matching-based Hierarchical Fusion

DSA-Tokenizer：基于流匹配层次化融合的解耦语义-声学分词器

Hanlin Zhang, Daxin Tan, Dehua Tao, Xiao Chen, Haochen Tan, Yunhe Li, Yuchen Cao, Linqi Song

机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； AI Lab, Leibniz Research Center, Huawei（华为利比全中心人工智能实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：inpainting(abstract)

AI总结 提出DSA-Tokenizer，通过ASR监督语义令牌和mel谱重建监督声学令牌实现解耦，并引入层次化流匹配解码器和联合重构-上下文修补训练策略，实现高保真重构和跨语句语音克隆。

Comments Submit to ACL ARR 2026 May

A Survey on the Applications of Generative Artificial Intelligence in Automated Driving Systems Test Scenario Generation Methods

生成式人工智能在自动驾驶系统测试场景生成方法中的应用综述

Ji Zhou, Yongqi Zhao, Yixian Hu, Hexuan Li, Zhengguo Gu, Nan Xu, Arno Eichberger

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 综述生成式AI在自动驾驶测试场景生成中的应用，分析31篇主要研究，提出包含多模态扩展、伦理检查表和ODD覆盖图的分类法，以解决标准化评估缺失等问题。

Comments 40 pages,7 figures

Machine-Learning-Guided Insights into Solid-Electrolyte Interphase Conductivity: Are Amorphous Lithium Fluorophosphates the Key?

基于机器学习的固态电解质界面导电性洞察：非晶锂氟磷酸盐是关键吗？

Peichen Zhong, Kristin A. Persson

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过机器学习和生成结构预测探讨了非晶锂氟磷酸盐的导电性，发现其在室温下具有较高的导电性和低激活能，提出非晶混合阴离子相作为SEI中的潜在导电介质。

Mixing at the Batchelor Scale for White-In-Time Flows

白噪声时间流中Batchelor尺度的混合

Robin Chemnitz, Dennis Chemnitz

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究二维环面上白噪声时间速度场对流扩散方程的混合性质，证明在扩散系数趋零时几乎必然指数耗散率有正下界，验证了Batchelor尺度猜想，并刻画了无扩散时的指数混合速率，且推广至三维。

In-Context Learning of Stochastic Differential Equations with Foundation Inference Models

基于基础推理模型的随机微分方程上下文学习

Patrick Seifner, Kostadin Cvejoski, David Berghaus, Cesar Ojeda, Ramses J. Sanchez

机构 * Lamarr Institute（拉马尔研究所） ； University of Bonn（波恩大学） ； Fraunhofer IAIS（弗劳恩霍夫智能系统研究所） ； University of Potsdam（波茨坦大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出FIM-SDE，一种预训练识别模型，通过上下文学习从噪声时间序列中零样本估计低维SDE的漂移和扩散函数，并支持快速微调，在合成和真实数据上表现鲁棒。

Comments Accepted at NeurIPS 2025. The previous version appeared under the title "Foundation Inference Models for Stochastic Differential Equations: A Transformer-based Approach for Zero-shot Function Estimation.";

Journal ref 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

The limiting law of the Discrete Gaussian level lines

离散高斯水平线的极限律

Joseph Chen, Eyal Lubetzky

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究硬地板上方L×L盒中(2+1)D离散高斯模型的顶层水平线，证明其波动服从Ferrari-Spohn扩散，确认了LMS16猜想。

Comments 78 pages, 9 figures

Qualitative properties of solutions to parabolic anisotropic equations: Part II. The anisotropic Trudinger's equation

抛物型各向异性方程解的定性性质：第二部分。各向异性Trudinger方程

Simone Ciani, Eurica Henriques, Mariia O. Savchenko, Igor I. Skrypnik

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究各向异性双非线性抛物型弱解的局部正则性，证明无指数限制的抛物Harnack不等式，并在扩散指数范围受限时得到Hölder连续性。

Hele-Shaw limit of chemotaxis-Navier-Stokes flows

趋化-纳维-斯托克斯流的Hele-Shaw极限

Qingyou He, Ling-Yun Shou, Leyun Wu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究趋化-纳维-斯托克斯系统在孔隙介质非线性扩散下的Hele-Shaw极限，证明弱解整体存在性并严格验证极限收敛到自由边界问题。

Comments 35 pages

A Unified LLM-Adaptable Framework for Cold-Start Cognitive Diagnosis

面向冷启动认知诊断的统一LLM可适配框架

Zihan Yao, Chentao Song, Yu He, Tianyu Qi, Jian Zhang, Weiping Fu, Jun Liu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出LMCD框架，通过知识扩散和语义-认知融合两阶段，利用大语言模型增强冷启动场景下的认知诊断性能。

Comments Under review

Delayed Active Swimmer in a Velocity Landscape

速度景观中的延迟主动游泳者

Viktor Holubec, Alexander Fischer, Giovanni Volpe, Frank Cichos

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究延迟对主动粒子动力学的影响，揭示时间延迟如何控制粒子运输与自组织，为生物微游泳器和合成微机器人提供新机制。

Comments 6 pages, 4 figures

Journal ref Phys. Rev. Research 8, L022017 (2026)