A Concavity Theorem for the Parisi PDE
Parisi PDE 的凹性定理
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 证明将扩散剖面映射到时间-空间(0,0)处时间变换Parisi PDE解的泛函是凹的，强化了射线凹性结果，并应用于平衡多物种Ising自旋玻璃，使上下界匹配。
Comments 29 pages
视觉与机器人
图像生成
图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。
1. 扩散模型 142 篇
Kinetic Criticality in Linker-Mediated Colloidal Aggregation
连接子介导的胶体聚集中的动力学临界性
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 通过理论与DNA连接金纳米颗粒实验，揭示连接子介导的聚集因团簇反应性演化而偏离经典Smoluchowski动力学，发现由连接子丰度控制的动力学临界点，并验证了停滞、加速生长和标度塌缩。
Comments 5 pages, 3 figures
Spreading speeds for nonlocal Fisher--KPP equations with time-dependent asymmetric kernels
具有时变非对称核的非局部Fisher-KPP方程的传播速度
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究非自治非局部Fisher-KPP方程的传播速度，在核函数指数有界且存在均匀均值条件下，证明左右传播速度由线性决定公式给出。
Towards a Unified Generative Model for Scarce Time Series with Domain Experts
面向稀缺时间序列的统一生成模型与领域专家
机构 * The Key Laboratory of Embedded System and Service Computing, Ministry of Education, Tongji University, Shanghai, China（嵌入式系统与服务计算重点实验室，教育部，同济大学，上海，中国）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出TimeMoDE框架，结合扩散Transformer与专家混合，通过领域提示和扩散时间步信号，在数据稀缺场景下生成高质量时间序列，显著优于现有方法。
A Transformer-Based Mixture-of-Experts Framework for False Data Injection Attack Detection and Localization
基于Transformer的混合专家框架用于虚假数据注入攻击检测与定位
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出一种拓扑感知的编码器-only Transformer混合专家框架，结合拉普拉斯位置编码、扩散偏置自注意力和密集路由的图卷积专家模块，实现虚假数据注入攻击的联合检测与定位，在IEEE 118和300节点系统上达到93.91%检测F1和84.97%定位F1。
Inference-time Policy Steering via Vision and Touch
通过视觉和触觉进行推理时策略引导
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出ViTaL框架，通过视觉采样验证和触觉引导扩散编辑的双层优化，在推理时引导机器人策略，显著提升接触丰富操作任务的成功率。
The Ornstein$-$Uhlenbeck process on $\mathscr P_2$ with a volatility operator
带有波动率算子的 $\mathscr P_2$ 上的 Ornstein$-$Uhlenbeck 过程
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文分析了 $\mathbb R^d$ 上 $2$-Wasserstein 空间 $\mathscr P_2$ 中的一个扩散过程，其具有特定的鞅性质，并给出了其不变测度、Dirichlet 形式和生成元的显式表达。
Effective Resistances and Commute Times in Sparse Random Geometric Graphs
稀疏随机几何图中的有效电阻与通勤时间
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对稀疏随机几何图，提出结合几何贡献与逆度数和的通勤时间近似模型，验证了几何项在预测中的显著作用。
Comments 20 pages, 5 figures, 2 tables
Absence of orbital current torque in a magnetic metal/Pt/CuOx trilayer
磁性金属/Pt/CuOx三层结构中不存在轨道电流力矩
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 通过Fe/Pt/CuOx三层结构实验，证明可检测的轨道电流力矩不存在，其阻尼类力矩完全源于Pt的自旋霍尔效应。
Hierarchical Autocatalytic Systems as a Bridge between Maximum Entropy Production and Bayesian Posterior Contraction: A Numerical Study with Stochastic-Thermodynamic Bounds
分层自催化系统作为最大熵产生与贝叶斯后验收缩之间的桥梁：基于随机热力学边界的数值研究
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 构建三层反应扩散自催化化学模型，通过随机热力学边界分析熵产生与遗传熵的协同变化，揭示最大熵产生原理驱动的适应机制，并建立与扩散模型训练的对应关系。
Digital Twin-Based Channel Generation Toolchain and Foundation Model for Low-Altitude XL-MIMO
基于数字孪生的低空XL-MIMO信道生成工具链与基础模型
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对低空经济中XL-MIMO系统因3D移动性和近场传播导致的高保真无线数据集获取困难，提出基于数字孪生的工具链LAETwin-XL和条件去噪扩散隐式模型（CDDIM）基础模型，实现从部分信道观测中生成完整信道表示，并支持零样本外推和高效迁移学习。
Spreading speeds for prey--predator systems in a shifting environment: a short proof
移动环境中捕食-被捕食系统的传播速度：一个简短证明
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究移动环境中捕食-被捕食反应扩散系统中捕食者组分的传播速度，通过点态估计将系统解与Fisher-KPP方程比较，得到显式传播速度，并发现非单调移动环境中的锁定和非局部拉动现象。
Mixture-Preserving, Arbitrage-Free Interpolation for Volatility-Surface Models
到期日间混合密度的无套利族内插值
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对有限到期日支柱上拟合为N分量混合的风险中性密度，提出一种连续时间插值方法，使其保持混合族内且满足马尔可夫鞅的边际流性质（等价于非负Dupire局部波动率），并给出2N分量族的构造性插值，指出N分量是否足够为开放问题。
Comments 9 pages, 3 figures
Injection-rate effects on failure in a fluid-saturated granular fault gouge
流体饱和颗粒断层泥中注入速率对破坏的影响
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 通过解析理论和耦合流体-颗粒数值模拟，揭示注入速率通过压力非均匀性控制断层泥破坏的机制，为地工操作注入方案设计提供定量指导。
Dissipation-coherence tradeoff for stochastic oscillations
随机振荡的耗散-相干权衡
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对生化与介观系统中的自发噪声振荡，提出一个严格的下界，引入模式均匀性因子修正Oberreiter-Barato-Seifert猜想，并给出从低维数据估计该因子的方法。
Comments 10 pages, 1 figure. Accepted in Phys. Rev. E
Journal ref Phys. Rev. E 113, 064130 (2026)
WAM-Nav: Asymmetric Latent World-Action Modeling for Unified Visual Navigation
WAM-Nav：面向统一视觉导航的非对称潜在世界-动作建模
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； FiveAges ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； GigaAI
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出WAM-Nav，一种联合学习动作生成与潜在视觉预测的非对称扩散Transformer模型，通过共享扩散Transformer实现长时程动作与短时程视觉预测的联合扩散，并引入双流上下文条件机制和目标对齐模块，在统一策略下支持图像目标、点目标和无目标导航，在ClutterScenes和InternScenes基准上分别提升15.7%和3.3%的成功率，并在真实环境中实现85%的任务成功率。
Raon-OpenTTS: Open Models and Data for Robust Text-to-Speech
Raon-OpenTTS: 开放模型与数据用于鲁棒的文本到语音
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出Raon-OpenTTS开放模型和Raon-OpenTTS-Pool大规模开放数据集，通过模型过滤流程生成高质量子集，并训练了基于扩散变压器（DiT）的TTS模型，在多个基准测试中表现出色，同时引入Raon-OpenTTS-Eval评估鲁棒性。
A Unified Critical Scaling Theory for Macroscopic Lightning and Quantum Avalanches: From Three-Dimensional Directed Percolation to Testable Predictions
宏观雷电与量子雪崩的统一临界标度理论：从三维定向渗透到可检验的预测
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文通过建立三维反应扩散-对流方程，揭示雷电与量子雪崩属于同一临界 universality class，提出量子相位信息与宏观雷电通道几何的对应关系，并提出七项可检验预测。
Smoothness Errors in Dynamics Models and How to Avoid Them
动力学模型中的平滑误差及如何避免
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了不同GNN在动力学建模中的平滑效应，证明了单位ary卷积对这类任务有害，并提出放松的单位ary卷积以平衡平滑性保留与物理系统需求。
Comments Ecstatic to share relaxed unitary mesh convolutions with the community :D! This version contains the camera ready for ICML 2026. Send me an email with your thoughts! I love getting mail :^)
Lost in Translation: Simulation-Informed Bayesian Inference Improves Understanding of Molecular Motion From Neutron Scattering
迷失在翻译中：基于模拟的贝叶斯推断改进了从中子散射中分子运动的理解
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 通过整合分子动力学模拟、物理推导的Q依赖散射模型、贝叶斯模型判别和极化分析，首次揭示了液苯中各向异性旋转运动，改进了分子运动的理解。
Conditional Score-Based Modeling of Effective Langevin Dynamics
基于条件分数的有效朗之万动力学建模
机构 * Department of Mathematics, Massachusetts Institute of Technology（数学系，麻省理工学院）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出一种基于有限时间转移密度条件分数的随机降阶模型校准方法，通过最小二乘拟合从数据中推断漂移和扩散系数，避免轨迹微分或状态空间划分。
Understanding Latent Diffusability via Fisher Geometry
通过Fisher几何理解潜在可扩散性
机构 * School of Mathematics, University of Minnesota（明尼苏达大学数学系） ； NVIDIA（NVIDIA公司） ； Department of Mathematics, The Ohio State University（俄亥俄州立大学数学系） ； Zu Chongzhi Center and DIRC, Duke Kunshan University（杜克-昆山大学祖冲之中心和DIRC）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 通过Fisher信息与Fisher信息率分解MMSE变化率，量化潜在空间可扩散性，并导出保持扩散稳定性的理论条件。
Achieving double-logarithmic precision dependence in optimization-based quantum unstructured search
在基于优化的量子无结构搜索中实现双对数精度依赖
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出黎曼修正牛顿法求解量子搜索问题，利用梯度与Hessian特征向量关系，实现复杂度O(√(N/M)+loglog(1/ε))的双对数精度依赖，且保持Grover兼容性。
Comments 15 pages, 5 figures
Transport properties of monodisperse and bidisperse hard-sphere colloidal suspensions from multiparticle collision dynamics simulations
单分散与双分散硬球胶体悬浮液的输运性质：基于多粒子碰撞动力学模拟
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 通过多粒子碰撞动力学模拟研究单分散和双分散硬球胶体悬浮液的输运性质，发现双分散体系在直径比为2和4时的沉降速度与文献一致，揭示了模拟方法对离散化效应的敏感性。
Score-Based Modeling of Effective Langevin Dynamics
基于分数的有效朗之万动力学建模
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出一种从平稳时间序列学习有效朗之万方程的框架，通过分数函数参数化漂移项并利用去噪分数匹配学习，保证稳态密度并满足短时相关性约束。
CADO: From Imitation to Cost Minimization for Heatmap-based Solvers in Combinatorial Optimization
CADO：从模仿到成本最小化的组合优化热力图求解器
机构 * LG AI Research（LG人工智能研究院）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对热力图求解器监督训练中模仿损失与成本最小化的目标不匹配问题，提出CADO框架，通过强化学习微调直接优化解码后解的成本，在多个基准上取得最优性能。
Comments 22 pages, 4 figures. Accepted for publication in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026. OpenReview: https://openreview.net/forum?id=fvxx5FOED6
Stein's method for the matrix normal distribution
矩阵正态分布的Stein方法
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文首次系统发展矩阵分布的Stein方法，通过矩阵Ornstein-Uhlenbeck扩散建立Stein恒等式，给出Stein方程解的半群表示及正则性估计，并应用于矩阵中心极限定理、矩阵T分布近似及协方差估计。
Comments 25 pages, 0 figures
Flow morphology and patterns in porous media convection: A persistent homology analysis
多孔介质对流中的流动形态与模式：持续同调分析
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 利用持续同调拓扑数据分析方法，量化多孔介质对流中的复杂流动模式，并关联热传输速率与流动结构演化。
Inertia-chirality interplay in active Brownian motion: exact dynamics and phase maps
活性布朗运动中惯性与手性相互作用：精确动力学和相图
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究手性活性布朗粒子在存在平移惯性时的动力学行为，推导出精确表达式并揭示相图特征，发现手性可促进平衡态行为。
Journal ref New J. Phys. 28 054402(2026)
Enabling Granular Subgroup Level Model Evaluations by Generating Synthetic Medical Time Series
通过生成合成医疗时间序列实现细粒度亚组级别模型评估
机构 * Institute of Data Science, Faculty of Science and Engineering, Maastricht University（数据科学研究所，科学与工程学院，马斯特里赫特大学） ； Department of Advanced Computing Sciences, Faculty of Science and Engineering, Maastricht University（先进计算科学系，科学与工程学院，马斯特里赫特大学） ； VITO（VITO研究院）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出一种框架，利用合成ICU时间序列数据训练和评估预测模型，特别是在细粒度人口亚组中。引入Enhanced TimeAutoDiff，通过分布对齐惩罚增强潜在扩散目标，减少真实-合成与真实-真实评估差距，提升亚组模型评估的鲁棒性和可靠性。
