视觉与机器人
图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。
NanoBTE：用于纳米尺度热输运的声子玻尔兹曼输运方程的快速迭代解
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对纳米尺度热输运中声子输运偏离经典傅里叶描述的问题，提出NanoBTE求解器，采用有限体积法，支持多种条件，有迭代方案及任务分解策略，可加速收敛并实现并行化与GPU加速。
Comments 29 pages, 9 figures
统一噪声引导用于高效的人类引导VLA适应
机构 * University of Technology Sydney（悉尼技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research（微软研究院）
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出UniSteer框架，结合人类纠正指导与噪声空间RL，通过近似动作到噪声的逆向转换提升VLA在真实世界中的适应效率，实验显示成功率显著提升。
通过温和的空间增强实现高效且适应性的秩适应性扫掠SI-DSA用于辐射传输方程
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出一种高效的秩适应性扫掠SI-DSA方法，通过温和的空间增强实现低秩求解，减少内存和计算时间，适用于多尺度问题。
Comments 26 pages, 7 figures
基于进化中心算法的高效方法用于优化火焰加速和DDT的化学扩散模型
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出基于进化中心算法（ECA）和Nelder-Mead算法的混合方法，用于高效优化化学扩散模型参数，以准确模拟火焰加速和DDT现象，并验证其在氢气混合物中的燃烧波特性。
Comments Manuscript with 13 figures, 7 tables, and appendix
用于从重尾目标分布中采样的Lévy朗之万蒙特卡罗方法
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究如何从重尾目标分布采样，扩展Lévy朗之万蒙特卡罗方法，利用由复合泊松过程驱动的随机微分方程，可从非光滑目标和分离模式分布中采样，指数收敛到不变分布，且因复合泊松噪声项易于实现。
Comments 29 pages, 8 figures
Journal ref Extremes (2026)
安全流Q学习：基于可达性的安全离线强化学习流策略
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出Safe Flow Q-Learning，结合达性启发的安全价值函数和高效的一步流策略，通过自一致性Bellman递归学习安全价值，行为克隆训练流策略并转化为奖励最大化安全动作选择器，减少部署时的拒绝采样，提升实时安全应用性能。
Comments 21 pages, 6 figures, 3 tables; First 2 authors have contributed equally; Paper accepted at Reinforcement Learning Conference (RLC) 2026
SeFA策略：基于选择性流对齐的快速准确视觉运动策略学习
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对机器人模仿学习中视觉运动策略学习难题，提出SeFA框架，用选择性流对齐策略，借助专家示范纠正动作，统一整流流效率与观测一致动作生成，实验显示其超越现有策略，准确性、鲁棒性高且推理延迟大幅降低。
晶体：一种轻量级Transformer用于高效的晶体建模
机构 * UvA-Bosch Delta Lab（阿姆斯特丹大学-博世三角洲实验室） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Ruđer Bošković Institute（鲁杰尔·博斯科维奇研究所）
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出Crystalite，一种轻量级扩散Transformer，通过子原子标记化和几何增强模块提升晶体建模效率，实现最佳晶体结构预测性能。
Comments 39 pages, 13 figures. Code available at: https://github.com/joshrosie/crystalite
从先验到专家：通过分布收缩强化学习微调实现高效技能掌握
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出DICE-RL框架，将强化学习作为分布收缩算子，通过在线反馈放大高成功行为，将预训练行为先验微调为高性能专家策略，实现稳定、样本高效的复杂操作技能掌握。
高效自旋泵浦与跨 epitaxial Mn$_3$Sn(0001) 非列线反铁磁体/铁氧体界面的自旋传输
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究通过系统分析 epitaxial Mn$_3$Sn 薄膜中的自旋电流生成及自旋-电荷转换现象，发现自旋霍尔角为0.9%，自旋霍尔电导率约为44.4 ($\hbar$/e) $\Omega^{-1}$.cm$^{-1}$，并观察到高自旋混合电导和界面自旋透明度。
Journal ref npj Spintronics 4, 17 (2026)
面向距离约束与几何感知离散化的移动机器人车队连续空间路图生成
机构 * Institute for Material Handling and Logistics, Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院物流与物料搬运研究所）
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出一种连续空间路图生成方法，通过凸角点与站点交互点布点、局部网格扩展离散化、机器人尺寸约束及运输需求驱动的K最短路径剪枝，实现高冗余、短路径与足够间距的路图，在多智能体拾取与交付任务中优于现有方法。
Comments Accepted for publication at the 31st IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA)
单层石墨烯中通过电压驱动电荷密度的狄拉克动力学量子化映射：克莱因悖论与熵控波矢力学研究
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 本研究通过电压驱动电荷密度的经验关系，利用微分熵控波矢力学对狄拉克材料进行能量量子化映射，揭示了克莱因悖论下的电子动力学，并发现量子态跃迁遵循N(k)=N(U)^3关系。
Comments 18 pages, 4 Figures, 3 Tables
联合奖励建模：将思维链内化以实现高效的视觉奖励模型
机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Kuaishou Technology（快手科技）
专题命中 效率与蒸馏 ：image editing(abstract)
AI总结 提出联合奖励建模（JRM），通过共享视觉-语言骨干联合优化偏好学习和语言建模，将生成模型的语义推理能力内化到判别表示中，实现快速准确评估，在MMRB2和EditReward-Bench上取得最优结果。
具有势函数的粘性CIR过程：不变测度与精确采样
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了一维粘性CIR过程，该过程在[0,∞)上扩散，并在原点处具有粘性边界条件，出现在基于Hadamard-Langevin动力学的稀疏贝叶斯推断框架中。对于参数范围δ∈(1,2)，其中原点可到达但不可吸收，证明了过程的良定性和不变测度的唯一性，该测度是零点质量与内部加权伽马型密度的混合。通过构造一个显式格林函数，用以构造零势情况下的精确采样器。对于非平凡势函数G，通过Girsanov测度变换建立倾斜不变测度的存在性和唯一性，并开发了两种采样算法：一种是修正的Metropolis-Hastings采样器，可精确采样目标不变测度；另一种是未调整的Langevin算法（ULA），每步成本较低但引入O(h)的偏差。数值实验验证了预测行为：Metropolis-Hastings采样器在所有步长下都能达到目标不变测度，而ULA表现出预期的O(h)偏差。
弹道冲浪加速作为星系团激波中电子加速的相干机制
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对星系团激波中电子加速效率低的问题，提出弹道冲浪加速（BSA）作为替代机制，推导平衡方程并模拟辐射，解释“香肠”和“牙刷”射电遗迹的观测特征。
Comments 10 pages, 3 figures, Accepted for publication in MNRAS
对数凹分布约束采样的随机中点方法
机构 * Department of Mathematical Sciences, Tsinghua University（清华大学数学科学系） ； Artificial Intelligence Research Institute, Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学人工智能研究院） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系）
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出约束域中过阻尼和动能朗之万扩散的随机中点离散化方法，通过投影算子建立统一框架，证明Wasserstein-q距离下的收敛保证并得到近最优下界。
K-Forcing：通过前推语言建模进行联合下一K词解码
机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出K-Forcing范式，通过前推映射将自回归模型蒸馏为单次前向传播生成多个未来词，实现2.4-3.5倍加速，质量损失小。
Comments Code: https://github.com/alibaba-damo-academy/K-Forcing
具有小初始加速度的聚合物流体-结构相互作用的强解
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对三维-三维-二维耦合的溶质-溶剂-结构三态系统，通过解耦和不动点论证构造了强解的唯一高阶正则性，并证明了移动域上Stokes问题的最大正则性结果。
镜像影响假说：利用前向传播的高效数据影响估计
机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出镜像影响假说，将训练数据对测试预测的影响转化为逆问题，通过测试样本梯度加训练样本前向传播高效估计数据影响，显著提升效率。
Comments The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2024
Journal ref The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2024
SERNF: 通过动作块评论家和归一化流实现样本高效的真实世界灵巧策略微调
机构 * Soft Robotics Lab, D-MAVT（软机器人实验室，D-MAVT） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出SERNF框架，结合归一化流策略和动作块评论家，实现真实世界灵巧操作策略的样本高效微调，解决多模态动作分布和信用分配问题。
Comments https://srl-ethz.github.io/SERNF/
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