图像生成

Flow Matching with In-Context Priors for Out-of-Distribution Brain Dynamics

基于上下文先验的分布外脑动力学流匹配

Sam Gijsen, Michał Łukomski, Marc-André Schulz, Kerstin Ritter

机构 * Hertie Institute for AI in Brain Health, University of Tübingen（赫蒂人工智能脑健康研究所，图宾根大学） ； Tübingen AI Center, University of Tübingen（图宾根人工智能中心，图宾根大学） ； Charité – Universitätsmedizin Berlin, Department of Psychiatry and Psychotherapy（柏林夏里特医学院，精神病学与心理治疗系） ； German Center for Mental Health (DZPG), partner site Tübingen（德国心理健康中心（DZPG），图宾根合作站点） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种逐时间步条件扩散Transformer，通过注入组合语言和可选空间先验，实现未见认知任务下fMRI脑动力学的零样本生成，支持反事实神经科学。

Comments Code and pretrained models available at https://github.com/SamGijsen/pinc-flows

SAFER-Nav: Enhancing Safety for Visual Robot Navigation via Segmentation-Aware Fine-Tuning

SAFER-Nav: 通过分割感知微调增强视觉机器人导航的安全性

Geonyeong Ko, Giung Lee, Changjoo Nam

机构 * Dept. of Electronic Engineering, Sogang University（西江大学电子工程系） ； Dept. of Computer Science, Rice University（莱斯大学计算机科学系） ； Vertical Labs, Co., Ltd.（Vertical Labs 有限公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出SAFER-Nav方法，通过分割感知微调将障碍物边界和可通行空间结构直接融入导航策略，降低碰撞频率并保持目标到达性能。

Adversarial Attacks on Learned Policies for Surgical Robotic Tasks

针对手术机器人任务学习策略的对抗攻击

Shutong Jin, Ziyang Chen, Preethi Satish, Paavan Gupta, Florian T. Pokorny, Ken Goldberg

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究学习型策略在机器人辅助手术中易受对抗攻击的脆弱性，提出破坏性和引导性攻击方法，实验表明攻击可使手术子任务成功率平均降低61%。

Physics-informed generative AI for semiconductor manufacturing: Enforcing hard physical constraints in generative models by construction

物理信息驱动的生成式AI在半导体制造中的应用：通过构造强制生成模型中的硬物理约束

Yaser Mike Banad, Sarah Sharif

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, University of Oklahoma（俄克拉荷马大学电气与计算机工程学院） ； Center for Quantum Research and Technology, University of Oklahoma（俄克拉荷马大学量子研究与技术中心） ； Intelligent Neuromorphic and Quantum Understanding for Innovative Research and Engineering (INQUIRE) Laboratory（创新研究与工程智能神经形态与量子理解实验室） ； Material Science and Engineering Program, University of Oklahoma, Norman, OK 73019 USA（俄克拉荷马大学材料科学与工程项目，Norman, OK 73019 USA） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对半导体制造中生成模型必须满足硬物理约束的问题，本文提出通过构造集成物理信息（如物理信息扩散、PDE约束变分模型等）来强制约束，而非事后过滤，并给出四种集成模式和未来研究方向。

ProHiFlo: Hierarchical Flow Matching with Functional Guidance for De Novo Protein Generation

ProHiFlo: 具有功能引导的分层流匹配用于从头蛋白质生成

Chuanzhen Wang, Meade Cleti, Pete Jano

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出ProHiFlo，一种分层流匹配框架，通过粗到细生成、功能引导和自适应SE(3)等变架构，实现高效、准确的从头蛋白质生成，在酶活性位点支架任务中成功率58.9%。

Comments 23 pages

A Hybrid LSMC-PDE Method for Bermudan Option Pricing under the Gatheral Double Mean-Reverting Model

Gatheral双均值回复模型下百慕大期权定价的混合LSMC-PDE方法

Mara Kalicanin Dimitrov, Ying Ni

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对Gatheral双均值回复随机波动率模型，提出混合最小二乘蒙特卡洛-偏微分方程方法，通过条件模拟和傅里叶变换降维，实现百慕大期权高效定价。

Mean-field theory via dissociated arrays for particle systems interacting through noisy weights

通过解离阵列的粒子系统在噪声权重交互下的平均场理论

Nicolas Fournier, Datong Zhou

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究粒子通过有噪声权重的边交互的N粒子系统平均场极限，构造非线性SDE并证明解离顶点-边结构的传播，给出定量耦合估计和经验测度收敛。

A Unified Zeroth-Order Approach for Decentralized Minimax Optimization

面向去中心化极小极大优化的统一零阶方法

Haoyuan Cai, Yike Zhao, Aleksandar Armacki, Jie Chen, Ali H. Sayed

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出ZOMA框架，通过混合零阶估计器、偏差校正和加速技术的统一，实现多智能体非凸PL极小极大优化，达到与集中式方法匹配的收敛保证并具有线性加速。

Local and global strong solutions to a reduced model for inviscid micropolar fluids

无粘微极性流体简化模型的局部和全局强解

F. Fanelli, P. G. Fernández Dalgo, M. E. Martínez Martini

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究无粘微极性流体二维简化模型的适定性，在Besov空间中建立局部强解的存在唯一性，并在次临界条件下证明全局存在性。

Comments Submitted

Recovering the initial condition and physical coefficients in a nonlinear PDE model of cell invasion

细胞侵袭非线性PDE模型中初始条件与物理系数的恢复

Beiji Chen, Kui Ren

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对细胞侵袭非线性反应扩散模型，利用Carleman估计建立反应系数全局唯一性与Lipschitz型稳定性，以及初始条件的对数稳定性，并提出两阶段数值算法。

Linear Combination of Hamiltonian Simulation with Commutator Scaling

哈密顿模拟的线性组合与交换子缩放

Junaid Aftab, Dong An, Konstantina Trivisa

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出基于交换子敏感的哈密顿模拟线性组合框架，通过多乘积公式实现耗散线性动力学模拟，分析求积规则对误差和查询复杂度的影响，并应用于分数扩散、对流扩散和开放量子系统。

Comments 45+15 pages. Comments are welcome

Spectrally Regularized Latent Flow Matching for Turbulence Generation

谱正则化潜流匹配用于湍流生成

Khalid Rafiq, Aditya G. Nair

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of Nevada, Reno（内华达大学里诺分校机械工程系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对潜扩散和流匹配模型在湍流生成中低估耗散区振幅的问题，提出谱正则化潜流匹配框架，通过区域加权对数谱目标将深度耗散保留谱功率从25%提升至94%，并显著改善采样成本-保真度权衡。

Comments Accepted at the AI4Physics Workshop at ICML 2026. OpenReview: https://openreview.net/forum?id=MEZ1otYgXS

Translation dynamics of evaporating sessile binary-mixture droplet populations

蒸发固定二元混合物液滴群体的平移动力学

Debarshi Debnath, Anna Malachtari, George Karapetsas, Daniel Orejon, Khellil Sefiane, Alidad Amirfazli, Omar K. Matar, Prashant Valluri

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究二元混合物液滴对的平移动力学，通过理论模型和实验验证，揭示了溶质马兰戈尼、毛细效应和热马兰戈尼共同决定液滴的吸引、排斥和追逐行为。

Comments 44 pages, 18 figures

Loss Landscape Diagnosis for Gradient-Based Gray-Scott System Inversion: Disentangling the Roles of PINN Components

基于梯度的Gray-Scott系统反演的损失景观诊断：解构PINN各组件的角色

Yan Yang

机构 * Yan Yang（杨 Yan） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过直接反向传播稳态损失至未折叠的Gray-Scott模拟，发现优化因损失景观中的平坦高原和陡峭悬崖而失败，而PINN中的残差损失通过隐式编码完整PDE动力学避免了该病理现象。

Comments Accepted at the AI4Physics Workshop, ICML 2026 (non-archival). 14 pages, 10 figures

Improving the Angular Resolution of IBD Events Using Neutron Capture Information in Super-Kamiokande

利用超级神冈探测器中的中子俘获信息提高IBD事件的角度分辨率

Qishan Liu, Kenny C. Y. Ng

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过Geant4模拟，证明在超级神冈探测器中利用中子俘获信息可在统计上提高逆β衰变事件的中微子方向性重建，并讨论了检测效应的影响。

Comments 17 pages, 21 figures. Comments are welcome

Tracking atomic-scale interdiffusion in immiscible bimetallic nanoparticles via four-dimensional electron tomography

通过四维电子断层扫描追踪不混溶双金属纳米颗粒中的原子尺度互扩散

Jisheng Xie, Dijin Jiang, Zhen Sun, Yiheng Dai, Zezhou Li, Yao Zhang, Jihan Zhou

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 利用四维原子分辨率电子断层扫描和原位扫描透射电镜，揭示了不混溶PdIr纳米颗粒在远低于熔点的温度下由互扩散驱动的原子尺度混溶转变，包括表面重构、原子跳跃和界面扩散等中间过程。

Comments 14 pages, 4 figures

Shape-space dynamics and geometric pattern formation in nonreciprocal slender bodies

非互易细长体中的形状空间动力学与几何图案形成

Balázs Németh, Mohamed Warda, Ronojoy Adhikari

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 基于欧几里得对称性不变性，推导非互易细长体的形状空间弹性流体动力学公式，揭示活性驱动不稳定性产生稳态、振荡和混沌图案，并联系刚体运动、游动和混沌运动。

Studying hot evolved stars with ultraviolet spectroscopy

利用紫外光谱研究热演化星

Stephan Geier, Nicole Reindl, Matti Dorsch, Vikrant Jadhav, Helge Todt, Klaus Werner, Ulrich Heber, Marcelo M. Miller Bertolami, Tiara Battich, Semih Filiz

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文综述了热演化星在理解类太阳恒星演化、双星相互作用及超新星物理中的关键作用，并强调了HST紫外光谱观测与模型在推动该领域及为HWO做准备中的重要性。

Comments Building a Roadmap for Hubble science into the 2030s White Paper, 5 pages

Planet formation at the inner edge of the dead zone II. Outbursts, rings, vortices, and suppression of planetesimal formation

死区内部边缘的行星形成 II. 爆发、环、涡旋及星子形成的抑制

Alexandros Ziampras, Tilman Birnstiel

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过高分辨率二维辐射流体动力学模拟，发现吸积爆发在罗斯比波不稳定性下产生大量小尺度涡旋，合并后形成单一紧凑涡旋，强烈抑制星子形成，但爆发后星子形成会恢复。

Comments 12 pages, 12 figures; submitted to A&A; uploaded for visibility in 3rd PFITS+ Meeting; comments very welcome!

Fractional Sobolev embeddings on noncommutative torus

非交换环面上的分数阶Sobolev嵌入

F. Sukochev, R. Tastankul, K. Tulenov, D. Zanin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究非交换环面上的非交换分数阶对称Sobolev空间，通过证明非交换分布分数阶Sobolev不等式和O'Neil不等式的非交换版本，得到Sobolev嵌入、Cwikel-Solomyak型估计以及扩散方程Cauchy问题温和解的L2时间衰减。

Comments 30 pages. One reference is added. Welcome to any comments!

Geometric Erasure by Contrastive Velocity Matching in Rectified Flows

整流流中对比速度匹配的几何擦除

Jonas Henry Grebe, Tobias Braun, Anna Rohrbach, Marcus Rohrbach

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； 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 提出GEM框架，通过对比速度匹配实现整流流模型中的概念擦除，结合生成流网络与教师引导的流匹配，有效抑制有害内容生成。

Dynamics of Topological Defects in Type-II Superconductors under Gradients of Temperature/Spin Density

第二类超导体中温度/自旋密度梯度下的拓扑缺陷动力学

Takuma Kanakubo, Hiroto Adachi, Masanori Ichioka, Yusuke Kato

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过时变金兹堡-朗道方程与热/自旋扩散方程耦合模型，研究温度或自旋积累不均匀驱动的畴壁和涡旋运动，发现它们向抑制序参量的区域移动，并基于动量平衡分析驱动力。

Multiple Poisson-Dirichlet diffusions on generalized Kingman simplices

广义Kingman单纯形上的多重Poisson-Dirichlet扩散

Cristina Costantini, Matteo Ruggiero

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 构造了有限标记广义Kingman单纯形上的无穷维扩散过程，通过分块斜积分解和极限过程，得到了多重Poisson-Dirichlet平稳分布。

Comments Revised version; dedicated to the memory of T.G. Kurtz

FOCUS: DLLMs Know How to Tame Their Compute Bound

FOCUS: DLLMs 知道如何驯服它们的计算瓶颈

Kaihua Liang, Xin Tan, An Zhong, Hong Xu, Marco Canini

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对扩散大语言模型解码中大部分计算浪费在不可解码令牌上的问题，提出 FOCUS 推理系统，通过动态聚焦可解码令牌并驱逐不可解码令牌，提升有效批大小，实现高达 3.52 倍的吞吐量提升。

Comments ICML 2026 camera-ready version

Profile Bayesian Optimization for Expensive Computer Experiments

面向昂贵计算机实验的轮廓贝叶斯优化

Courtney Kyger, James Fernandez, John A. Grunenwald, James Braun, Annie Booth

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种新型贝叶斯优化方法，通过两阶段采集策略和深度/浅层高斯过程代理，在控制参数范围内高效识别轮廓最优解，应用于旋转爆震发动机扩散器设计。

Asymptotics for the spectrum of the Laplacian in thin bars with varying cross sections

薄壁中拉普拉斯算子谱的渐进行为

Pablo Benavent-Ocejo, Delfina Gómez, Maria-Eugenia Pérez-Martínez

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究薄壁结构中拉普拉斯算子谱的渐进行为，考虑不同物理特性非均匀介质的扩散或振动模型，建立一维谱模型并分析低频情况。

Journal ref Mathematical Methods in the Applied Sciences, 2026; 49:8044-8060

Interstellar Dust-Catalyzed Molecular Hydrogen Formation Enabled by Nuclear Quantum Effects

星际尘埃催化的分子氢形成：核量子效应的作用

Xiaolong Yang, Lile Wang, Di Li, Shenzhen Xu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过多尺度模拟，发现核量子效应在低温下克服经典玻尔兹曼抑制，使化学吸附氢原子高效形成H₂，为星际H₂形成提供第一性原理量子基础。

Comments 29 pages, 20 figures

Dynamically Optimal Unraveling Schemes for Simulating Lindblad Equations

模拟Lindblad方程的动态最优解缠方案

Yu Cao, Mingfeng He, Xiantao Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究随机解缠方案模拟Lindblad方程的最优性，提出动态最优量子态扩散（DO-QSD）和动态最优量子跳跃过程（DO-QJP），DO-QSD在方差和表达简洁性上优于跳跃过程，数值实验显示可显著降低可观测量方差和模拟误差。

Journal ref J. Phys. A: Math. Theor. (2026)

CP4SBI: Local Conformal Calibration of Credible Sets in Simulation-Based Inference

CP4SBI: 基于模拟推断中可信集的局部共形校准

Luben M. C. Cabezas, Vagner S. Santos, Thiago R. Ramos, Pedro L. C. Rodrigues, Rafael Izbicki

机构 * Department of Statistics, Federal University of São Carlos（统计系，圣卡洛斯联邦大学） ； Institute of Mathematics and Computer Science, University of São Paulo（数学与计算机科学学院，圣保罗大学） ； Univ. Grenoble Alpes, Inria, CNRS, Grenoble INP, LJK（格勒诺布尔阿尔卑斯大学，法国国家信息与自动化研究所，法国国家科学研究中心，格勒诺布尔INP，LJK） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出CP4SBI框架，通过回归树和CDF校准实现局部贝叶斯覆盖，为任意评分函数提供有限样本局部覆盖保证，提升神经后验估计的不确定性量化质量。

Optimal Execution and Macroscopic Market Making

最优执行与宏观市场做市

Ivan Guo, Shijia Jin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一个随机博弈模型，刻画做市商与交易者之间的策略互动，通过FBSDEs刻画纳什均衡，并在特定模型中建立全局适定性，模拟揭示报价与策略订单负相关。

Comments 42 pages