图像生成

Reduced-Order Modelling of Defect Transport using Surrogate Kinetics: Application to U$_x$Pu$_ {1-x}$N

使用替代动力学进行缺陷输运的降阶建模：应用于U$_x$Pu$_{1-x}$N

Peter Hatton

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对化学无序材料中缺陷输运难以建模的问题，提出基于环境依赖替代动力学的降阶方法，通过Hop-Decorate工作流生成大量迁移能数据并蒸馏为紧凑替代函数，实现晶格动力学蒙特卡洛模拟中迁移率的快速评估。

Lattice-mediated Geometric Frustration Drives Fast Ionic Transport

晶格介导的几何阻挫驱动快速离子输运

Jianmin Yang, Lin Xie

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过晶格重整化自由能景观，揭示晶格软度与几何阻挫的内在联系，解释快速离子输运的机制。

Quasi-two-dimensional dispersions of Brownian particles with competitive interactions: Dynamical clustering, non-Gaussianity and hydrodynamic correlations

具有竞争相互作用的布朗粒子的准二维分散：动力学聚集、非高斯性和流体动力学关联

Zihan Tan, Vania Calandrini, Jan K. G. Dhont, Gerhard Nägele

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过朗之万动力学和多粒子碰撞动力学模拟，研究了短程吸引和长程排斥竞争相互作用下准二维布朗粒子分散体系的动力学聚集、非高斯扩散及流体动力学关联。

Comments 23 pages, 10 figures

Quantum Enhancement of Particle-Size Segregation

粒子尺寸分离的量子增强

Tomás Trewhela

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过开放量子元胞自动机模型，证明量子相干性可以超越经典极限，增强双分散颗粒混合物中的尺寸分离，并建立了由两个无量纲数控制的稳态分离度标度关系。

Dynamical Tides during High-Eccentricity Migration produces the Hot Jupiter Pile-up, Neptune Ridge, and Neptune Desert

高偏心率迁移过程中的动力学潮汐产生热木星堆积、海王星脊和海王星沙漠

J. J. Zanazzi, Morgan MacLeod, Marta L. Bryan, Suvrath Mahadevan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过流体动力学模拟，研究高偏心率迁移中基模潮汐激发对气态行星轨道圆化和质量损失的影响，解释了热木星堆积、海王星脊和海王星沙漠的形成机制。

Comments 22 pages, 14 figures, submitted to AAS Journals

Revisiting Trade-sign Long-memory and Square-root Law price impact

重新审视交易符号长记忆与平方根定律价格冲击

Chris Angstmann, Tim Gebbie

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过耦合离散反应-扩散模型，推导出交易符号长记忆（LMF定律）和元订单冲击平方根定律，并澄清前者是事件时间符号记忆，后者是物理时间可行性陈述。

Comments Working paper: 13 pages, corrected typos, minor editing and corrections

Underscreening and related phenomena in concentrated electrolytes

强电解质中的欠屏蔽及相关现象

Diana Shvydka, Victor Karpov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出高密度库仑系统中欠屏蔽现象的启发式模型，解释屏蔽长度随浓度增加的现象，并应用于理解浓缩电解质的电导率和还原电位以及FLASH放疗中的保护效应。

Comments 5 pages, 3 figures

Multilevel Stochastic Gradient Descent for Risk-Averse PDE-Constrained Optimization

风险规避 PDE 约束优化的多级随机梯度下降

Niklas Baumgarten, Philipp A. Guth, David Schneiderhan, Tommaso Vanzan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出多级随机梯度下降算法求解风险规避三维PDE约束优化问题，利用自适应多级蒙特卡洛梯度估计，相比标准批处理方法具有更优收敛速度和计算复杂度。

Variable-Length Finite-Rate CSI Feedback With Generative Priors

变长有限速率CSI反馈与生成先验

Yangxuan Cheng, Fanyang Meng, Jian Zou, Jiacheng Xie, Zhongqiang Zhang, Ye Wang, Yongsheng Liang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出CsiCoGen，一种基于生成扩散模型的变长CSI反馈结构，通过可迁移码本实现灵活序列长度和量化精度，无需联合训练，在COST2100上达到高码率下室内-31 dB、室外-20 dB NMSE。

Where Should Knowledge Enter? A Layered Framework for Knowledge Infusion in Multimodal Iterative Generative Model

知识应从哪里注入？多模态迭代生成模型中知识注入的分层框架

Renjith Prasad, Chathurangi Shyalika, Anushka Pawar, Aahan Rathod, Amit Sheth

机构 * University of South Carolina（南卡罗来纳大学） ； Indian AI Research Organization（印度人工智能研究组织） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一个分层框架，将多模态迭代生成模型中的知识注入分为表面层、轨迹层、潜在层和参数层四个干预层，并通过扩散模型实验证明多层组合可互补地减少知识违规输出。

VASTO: Simultaneous recovery of vascular geometry and blood flow via differentiable topology optimization

VITO：使用逆拓扑优化的血管几何与血流估计

Pramod Thombre, Rahul Kumar Padhy, Roshan M. D'Souza, Krishnan Suresh

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种流体物理约束的重建框架，利用拓扑优化直接从时间分辨的CTA正弦图联合恢复血管几何和血流速度。

dMoE: dLLMs with Learnable Block Experts

dMoE: 具有可学习块专家的扩散大语言模型

Sicheng Feng, Zigeng Chen, Gongfan Fang, Xinyin Ma, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对扩散大语言模型与混合专家架构集成时块并行解码与令牌级专家选择不匹配导致的推理内存瓶颈，提出dMoE框架，通过聚合块内令牌级专家分布为统一的块级专家分布来减少激活专家数量，在保持性能的同时显著降低内存使用和延迟。

Comments Working in progress. Code is available at: \url{https://github.com/fscdc/dMoE}

FM-fMRI: Event Conditioned Flow Matching for Rest-to-Task fMRI Time-Series Synthesis

FM-fMRI：用于静息态到任务态fMRI时间序列合成的事件条件流匹配

Peiyu Duan, Jiyao Wang, Nicha C. Dvornek, Junlin Yang, Ziqi Gao, Lawrence H. Staib, James S. Duncan

机构 * Department of Biomedical Engineering（生物医学工程系） ； Department of Radiology & Biomedical Imaging（放射科与生物医学成像系） ； Department of Electrical Engineering（电气工程系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出FM-fMRI模型，利用事件条件流匹配从静息态fMRI和任务事件信息生成任务态fMRI时间序列，在频谱、连接性和分布匹配上优于扩散模型、GAN和VAE，并提升自闭症分类性能。

Comments MICCAI 2026 Early Accepted

Stochastic inflation as an open quantum system II: open effective field theory and stochastic matching

随机膨胀作为开放量子系统 II：开放有效场论和随机匹配

Yue-Zhou Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出将随机膨胀视为开放量子系统，并构建了针对长波模式减少密度矩阵的开放有效场论，揭示了其两个重整化群流：传统Wilsonian通道和源于开放性的随机通道。通过硬截断方案聚焦随机通道，识别了高斯和非高斯扩散作为影响功能的有效算子，并展示了它们通过时间区域方法匹配到扰动完整理论的关联子和形式因子。在高斯阶之外，匹配数据不再是局部Wilson系数，而是非局部和非马尔可夫的Wilson核。最后，通过将硬截断替换为分析调节器，首次尝试构建该开放有效场论的连续版本，并用质量标量场作为例子演示随机重整化。

Comments 67 pages, latex; typo fixed, comments and refs added

Global Buckley-Leverett theory for multicomponent flow in fractured media: Isothermal equation-of-state coupling and dynamic capillarity

多组分流体在裂隙介质中的全球Buckley-Leverett方法：等温状态方程耦合与动态毛细管力

Christian Tantardini, Fernando Alonso-Marroquin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种等温全球Buckley-Leverett框架，用于多组分、多相流体在多孔和裂隙介质中的模拟，结合了状态方程相行为、多组分Maxwell-Stefan扩散、动态毛细管力、应力敏感渗透率和非达西裂隙流等关键物理机制，解决了三相Buckley-Leverett中严格双曲性丧失的问题，确保初始值问题的适定性。

Local Hessian Spectral Filtering for Robust Intrinsic Dimension Estimation

局部Hessian谱过滤用于鲁棒内在维度估计

Genki Osada

机构 * LY Corporation（LY公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出局部Hessian谱维度(LHSD)方法，通过谱过滤处理对数密度Hessian，有效抑制高维空间中噪声方向的影响，提升内在维度估计的鲁棒性，并在大规模扩散模型中检测记忆现象。

Comments Accepted at ICML 2026

SAETASS: Solver for Astroparticle Equation of Transport Analysis in Spherical Symmetry

SAETASS：球对称环境下天体粒子输运方程求解器

José María García-Morillo, Stefano Menchiari, Rubén López-Coto

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出SAETASS求解器，用于球对称环境下天体粒子输运方程，采用保守有限体积框架和模块化运算拆分架构，验证了其在纯输运、扩散和损失测试中的鲁棒性，并展示了其在宇宙射线质子输运中的应用。

Comments 38 pages, 17 figures. Submitted to JCAP. SAETASS official repository is available at https://github.com/jmgarciamorillo/SAETASS and the official documentation can be accessed at https://saetass.readthedocs.io/en/latest/

FARM: Foundational Aerial Radio Map for Intelligent Low-Altitude Networking

FARM：面向智能低空网络的基础空中无线电地图

Shijian Gao, Jiahui Liang, Yifeng Yuan, Wenlihan Lu, Guobin Shen, Liuqing Yang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出FARM基础模型，利用掩码自编码器和扩散解码器，从高粒度全域数据集中构建高保真空中无线电地图，在水平与垂直维度均优于现有方法，并验证了真实场景的迁移能力。

You've Got a Golden Ticket: Improving Generative Robot Policies With A Single Noise Vector

你有一张金票：用单一噪声向量改进生成式机器人策略

Omkar Patil, Ondrej Biza, Thomas Weng, Karl Schmeckpeper, Wil Thomason, Xiaohan Zhang, Kausik Sivakumar, Robin Walters, Nakul Gopalan, Sebastian Castro, Stephen Hart, Eric Rosen

机构 * Robotics and AI Institute（机器人与人工智能研究所） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出用固定初始噪声替换高斯采样，通过蒙特卡洛搜索找到“金票”，无需训练即可提升预训练扩散/流匹配策略在46/51个任务中的成功率，最高提升55%。

Comments 34 pages, 14 figures, 12 tables

Central limit theorem for the Allen-Cahn equation with supercritical random initial conditions

超临界随机初始条件下Allen-Cahn方程的中心极限定理

Colin Piernot, Kexing Ying

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究高斯初始条件下Allen-Cahn方程在大尺度上的行为，证明在超临界区域经扩散重标度后，解收敛到以白噪声为初始条件的热方程解，即中心极限定理。

Comments 24 pages

Quantum Neural Physics: Solving Partial Differential Equations on Quantum Simulators using Quantum Convolutional Neural Networks

量子神经物理：使用量子卷积神经网络在量子模拟器上求解偏微分方程

Jucai Zhai, Muhammad Abdullah, Boyang Chen, Fazal Chaudry, Paul N. Smith, Claire E. Heaney, Yanghua Wang, Jiansheng Xiang, Christopher C. Pain

机构 * Resource Geophysics Academy（资源地球物理学院） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Applied Modelling and Computation Group, Department of Earth Science and Engineering（应用建模与计算组，地球科学与工程系） ； Quantum AI Leadership (QUAIL) Ltd（量子人工智能领导（QUAIL）有限公司） ； Centre for AI-Physics Modelling, Imperial-X, White City Campus（人工智能-物理建模中心，帝国-X，怀特城校区） ； Data Assimilation Lab., Data Science Institute（数据同化实验室，数据科学研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出量子神经物理框架和混合量子-经典CNN多重网格求解器，将偏微分方程的局部离散映射为量子卷积原语，在无噪声模拟器上验证了泊松、对流扩散等问题的数值一致性和稳定性。

Comments 25 pages and 8 figures

UMI-on-Air: Embodiment-Aware Guidance for Embodiment-Agnostic Visuomotor Policies

UMI-on-Air：面向无躯体感知的具身化视觉-运动策略的具身感知引导

Harsh Gupta, Xiaofeng Guo, Huy Ha, Chuer Pan, Muqing Cao, Dongjae Lee, Sebastian Scherer, Shuran Song, Guanya Shi

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出UMI-on-Air框架，通过手握夹具收集的多样化无约束人类示范训练通用视觉-运动策略，结合高阶UMI策略与低阶具身特定控制器，在推理时实现具身感知的轨迹自适应，提升在复杂环境中的执行效率与鲁棒性。

Comments Result videos can be found at umi-on-air.github.io

Journal ref 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

Mask2Flow-TSE: Two-Stage Target Speaker Extraction with Masking and Flow Matching

Mask2Flow-TSE：基于掩蔽和流匹配的两阶段目标说话人提取

Junwon Moon, Seungbeom Kim, Hansol Park, Hyunjin Choi, Hoseong Ahn, Heeseung Kim, Kyuhong Shim

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； University of Seoul（首尔大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出两阶段框架Mask2Flow-TSE，结合掩蔽模块和单步流匹配，实现高质量、低延迟的目标说话人提取。

Comments Submitted to Interspeech 2026

NNiT: Width-Agnostic Neural Network Generation with Structurally Aligned Weight Spaces

NNiT：具有结构对齐权重空间的宽度无关神经网络生成

Jiwoo Kim, Swarajh Mehta, Hao-Lun Hsu, Hyunwoo Ryu, Yudong Liu, Miroslav Pajic

机构 * Department of Electrical ； Computer Engineering, Duke University, NC, USA ； Department of Computer Science, Duke University, NC, USA ； Computer Science \& Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, MA, USA 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出NNiT，通过将权重矩阵分块并建模为局部结构场，实现宽度无关的神经网络参数生成，在ManiSkill3任务上对未见架构拓扑达到>85%成功率。

Influence of Cathode Boundary and Initial Electron Swarm Width on Electron Swarm Parameter Determination with the Pulsed Townsend Experiment

阴极边界和初始电子群宽度对脉冲汤森德实验中电子群参数确定的影响

Mücahid Akbas

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种改进的评估方法，通过适当考虑初始和边界条件，从脉冲汤森德实验数据中更准确地提取电子漂移速度、纵向扩散系数和有效电离率，并首次实现了纵向扩散系数的准确提取。

Comments Expanded introduction and conclusion, slightly restructured, improved the readability and added clarifications, fixed typos. V4: 11 pages, 6 figures

Parametrized Power-Iteration Clustering for Directed Graphs

有向图的参数化幂迭代聚类

Gwendal Debaussart-Joniec, Harry Sevi, Matthieu Jonckheere, Argyris Kalogeratos

机构 * Universit\'e Paris-Saclay, ENS Paris-Saclay, Centre Borelli, CNRS, France. ； CNRS, LAAS, France 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对有向图顶点聚类问题，提出基于参数化可逆随机游走的ParPIC方法，通过自动调优扩散时间和高效截断嵌入，在保持聚类精度的同时提升可扩展性。

Comments Accepted at ICML 2026

Spectral stability of cavity-enhanced single-photon emitters in silicon

硅中腔增强单光子发射体的光谱稳定性

Johannes Früh, Fabian Salamon, Andreas Gritsch, Alexander Ulanowski, Andreas Reiserer

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过将发射体集成至法布里-珀罗腔而非纳米光子谐振腔，有效降低了光谱漂移，实现了光谱稳定性提升，为硅基量子接口应用奠定基础。

Journal ref Physical Review X Quantum 7 2 (2026)

Active RIS-Empowered Covert Satellite-Terrestrial Communications

主动RIS赋能的隐蔽卫星-地面通信

Chuang Zhang, Geng Sun, Jiahui Li, Shiwen Mao, Abbas Jamalipour

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出利用空中主动透射可重构智能表面（AAT-RIS）辅助卫星-地面隐蔽通信，通过联合优化轨迹和主动波束成形，在满足隐蔽约束下最大化用户公平信道容量，并设计生成式确定性策略梯度（GDPG）算法求解。

On the Pre-Asymptotic Stability and Inverse Structure of Extended-Domain Spectral Methods

关于扩展域谱方法的预渐近稳定性与逆结构

Po-Yi Wu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文分析扩展域谱方法的预渐近行为，发现泊松和对流扩散算子的谱配置系统均渐近病态，但对流扩散算子的逆矩阵呈数值拟稀疏性（指数级非对角衰减），解释了其在实际计算中对框架不稳定性更强的鲁棒性。

A Fluctuation-Dissipation Structure of Quantum Dynamical Semigroups Reveals a Unique Internal Hamiltonian

量子动力学半群的涨落-耗散结构揭示唯一的内哈密顿量

Fabricio Toscano, Sergey Sergeev

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过精炼量子动力学半群的涨落-耗散框架，解决了马尔可夫主方程中长期存在的歧义，证明了扩散-耗散结构在Lindblad生成元对称性下不变，从而唯一确定内哈密顿量。