A Framework for Stochastic Differentiable Programming
随机可微编程框架
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 该研究提出了参数化随机电路(PSCs)及开源JAX框架torx,其与概率硬件原生操作对齐,可直接设计随机算法,经图上随机游走等应用及X0芯片硬件实验验证有效。
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。
随机可微编程框架
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 该研究提出了参数化随机电路(PSCs)及开源JAX框架torx,其与概率硬件原生操作对齐,可直接设计随机算法,经图上随机游走等应用及X0芯片硬件实验验证有效。
高斯闭合与动态平均场理论用于自回避异聚链
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出一种基于动态平均场理论的分析框架,用于研究自回避异聚链的构象演变、接触概率及波动,通过高斯闭合截断高阶相关性,推导出链关联的自洽扩散方程,并验证了其在不同聚合态中的适用性。
基于驻留时间的方法用于从有偏分子模拟中确定位置依赖的扩散系数
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出一种基于驻留时间的方法,用于从有偏分子动力学模拟中确定位置依赖的扩散系数,无需谐振限制模拟或噪声时间相关函数的数值积分,通过验证不同膜系统中的扩散系数分布。
直接观测GeTe相变材料中超快非晶-非晶转变:通过键伸长和角弯曲
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 通过飞秒电子衍射与时间依赖密度泛函理论分子动力学模拟,直接观测GeTe中超快非晶-非晶转变,表现为0.2 ps内快速Ge-Te键伸长及随后0.5-2 ps时间尺度上的角弯曲。
黑死病异常:非阿贝尔场论中的流行病安全区
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 本文通过非阿贝尔场论解释黑死病中安全区的形成,揭示其为拓扑空洞而非偶然现象。
Comments 20 pages, 2 figures
基于物理的拉普拉斯神经算子用于求解偏微分方程
机构 * Department of Mathematics, Pohang University of Science and Technology (POSTECH)(POSTECH数学系) ; Division of Applied Mathematics, Brown University(布朗大学应用数学系) ; Department of Mechanical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)(韩国科学技术院机械工程系)
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 PILNO通过整合物理约束提升神经算子在求解偏微分方程时的准确性和鲁棒性,尤其在小数据和分布外场景下表现更优。
Comments 46 pages, 22 figures, 9 tables
生成式MIMO波束图构建用于位置恢复与波束跟踪
机构 * School of Science and Engineering(科学与工程学院) ; Shenzhen Future Network of Intelligence Institute (FNii-Shenzhen)(深圳未来网络智能化研究院) ; Guangdong Provincial Key Laboratory of Future Networks of Intelligence(广东省未来网络智能化重点实验室)
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一种生成式框架,通过稀疏CSI序列直接恢复位置标签,提升定位精度并实现NLOS场景下的容量增益。
检测与决策问题中退化算子的次椭圆性
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 该研究针对部分信息下的序贯检测与最快检测问题,分析退化扩散生成元的次椭圆性,刻画检测情形的次椭圆性,给出决策情形的充分条件,探讨相关算子的Hörmander条件及最优停止问题正则性。
用于受控路径生成的解析桥扩散方法
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出可解析求解的LQ-GM-PID模型,将桥扩散转化为路径塑形的解析可控实验室,在多类路径生成任务中验证其有效性,可作为测试相关方法的参考模型。
Comments 62 pages, 13 figures
基于十亿级深度图学习增强微信支付的信用风险检测
机构 * Tongji University(同济大学) ; Tencent Inc.(腾讯公司)
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 该研究针对微信支付十亿级用户信用风险检测需求,提出风险感知重叠子图学习框架,解决工业级GNN拓扑完整性损失问题,实验显示其性能优于现有策略。
Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD '26), pp. 7679-7690, 2026
Gyromorphs与无序隐身超均匀介质的结构与物理性质
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 本文证明gyromorphs实际上属于最弱超均匀性(III类),其物理性能(如光子带隙、透明度等)相比最强超均匀性(I类)的隐身超均匀介质有所退化,并通过谱格林矩阵方法验证了这一点。
偏度调节随机游走和莱维飞行的小漂移记录率
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 研究小正漂移随机游走的记录率,发现其随漂移趋于零而消失,且指数由稳定律的正性参数决定,偏度通过该参数调节指数。
Comments Preprint, 19 pages, 4 figures, 33 references. In the latest version the results are derived in greater detail
细胞迁移离散随机模型的连续极限
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 通过粗粒化离散晶格动力学,解析推导了一维细胞在恒定力和跑-停驱动力下的Cellular Potts模型连续极限,得到控制细胞大小和质心位置的Fokker-Planck方程,揭示了低力区的过阻尼Langevin动力学以及高力区的算法伪影,并证明Glauber动力学能缓解这些伪影。
重夸克在QCD相变区域的输运受介子介质势约束
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出一个自洽框架,研究重夸克在夸克胶子等离子体中穿过QCD相变区域的输运,通过统一相互作用核融合微扰和非微扰相互作用,避免传统软-硬动量分离尺度的依赖,揭示非微扰弦张力对介质极端不透明性的重要性。
Comments 13 pages, 7 figures
Journal ref Phys. Rev. D 114, 036014 (2026)
金属接触和隧道二极管的物理机制:一种基于红外自发光的杂质-光伏效应的新解释
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 本文基于红外自发光和杂质-光伏效应,提出金属接触和隧道二极管的新解释,通过缺陷相关能级的子带隙激发产生载流子,从而形成反向电流。
Comments 4 pages, 6 figures
辐射GRMHD模型中的恒星质量黑洞吸积:III. 近爱丁顿吸积
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 通过求解包含完整辐射输运的GRMHD方程,研究了四个近爱丁顿黑洞吸积模型,揭示了磁场拓扑和黑洞自旋对吸积盘结构及喷流的影响。
Comments 29 pages, 24 figures, 3 tables, submitted to ApJ
Proteo-R1:用于从头蛋白质设计的推理基础模型
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 针对现有从头蛋白质设计模型缺乏推理能力的问题,本文提出 Proteo-R1 双专家架构框架,通过 MLLM 识别关键功能残基作为硬约束,结合扩散模型实现稳定可解释的蛋白质设计。
Journal ref ICML 2026
超越重构:用于音乐生成的全上下文生成式DiT
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 该研究提出FullDiT模型,通过EMDC和4-CFG等技术解决混合音乐生成器的编解码器接口暴露偏差问题,其系统在多数自动指标上优于商业系统且在人工分析中排名前三。
弥合合理性与可接受性之间的差距:动态图系统的约束感知流图
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 研究探讨采样后符号约束对动态图系统生成轨迹建模可靠性的影响,用条件扩散模型结合外部符号层,在两个合成场景评估,表明统计合理性与结构可接受性不同,图结构复杂时符号约束处理更重要。
二维结构超润滑性的热力学钉扎判据
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 研究二维结构超润滑性的热力学钉扎判据,通过定义完全滑动和钉扎零温度相及相关测量量,在二维离散模型中测试多种势,发现测试模型符合弹性松弛滑动状态,指出$\Lambda=1$是重构尺度非静态相判据。
具有Burgers型非线性的耗散偏微分方程主从同步的随机稳定性及其在数据同化中的应用
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 研究具有Burgers型非线性的耗散偏微分方程主从同步的随机稳定性,通过傅里叶截断等方法,先证确定性同步流形局部指数稳定性,再引入噪声分析偏差,得到均方界等结果,还将其用于数据同化并与滤波器比较。
分子通信中约束信道编码的掩码神经检测
机构 * Centre for neXt Communications (CXC), Department of Engineering, University of Cambridge(下一代通讯中心(CXC)、工程系、剑桥大学) ; Centre for neXt Communications (CXC), Department of Electrical and Electronics Engineering, Koç University(下一代通讯中心(CXC)、电子与电气工程系、科克大学)
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 针对分子通信中的扩散记忆问题,提出掩码神经检测器,结合RLIM约束码与SBRNN,在多数情况下优于未编码检测,平均增益达10.36倍,并设计RLIM定制训练掩码进一步提升性能。
Comments 5 pages, 2 figures, 3 tables
空域流匹配用于受限延迟系统的MIMO信道估计
机构 * College of Electronic Information and Optical Engineering(电子信息与光学工程学院) ; University of Glasgow(格拉斯哥大学) ; University of Aberdeen(阿伯丁大学)
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出空域流匹配框架,将受限试点的MIMO信道估计分解为范围空间重建和空域生成问题,通过流匹配生成先验实现高效准确的信道估计,在严格延迟约束下实现优于基模型和生成模型的性能。
Comments 6 pages, 3 figures, 19 references
介子和kaon颜色透明度的正规范和通道依赖性形成动力学
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 介子和kaon电产生数据揭示了颜色透明度起始的两个特征:正规范在两种反应中作用不同,且介子透明度由量子扩散模型解释,而kaon数据则显示不同的介子形成动力学。
Comments 5 pages, 1 figure
量子增强的数值均质化
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出一种结合经典粗尺度求解器与量子子程序的数值均质化方法,用于求解具有粗糙系数的标量线性偏微分方程,通过量子局部问题求解器高效捕捉细尺度特征,克服了量子接口的信息瓶颈。
retrosynthesis 中的顺序至关重要:通过反应中心引导的离散流匹配实现结构感知生成
机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(数据科学学院,香港中文大学(深圳)) ; Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室)
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 本研究提出了一种结构感知的模板自由框架,通过反应中心引导的离散流匹配实现高效的 retrosynthesis 生成。
具有三种状态的热力学一致的跨桥模型用于肌肉收缩
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一种具有三种状态的热力学一致跨桥模型,用于描述肌肉收缩,结合Hill循环和Huxley滑动丝机制,通过能量变分方法统一框架,展示ATP水解对力-速度关系的影响。
Comments 12 pages, 4 figures
建模复杂运动模式以实现自催化微游泳器
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 本研究提出了一种新的数值框架,用于建模各向同性的自催化微游泳器,通过自生成的化学梯度实现推进,无需施加几何或化学各向异性,有效捕捉非线性输运和多粒子相互作用。
恒星热盐对流的输运模型统一
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 本文完善热盐对流的线性稳定性理论,识别两类不稳定模式,结合完整不稳定模式频谱重新评估湍流扩散系数$D_\u03bc$,提出其可在理论标度间自洽插值,为解决恒星热盐混合效率分歧提供潜在方案。
Journal ref ApJL, 1007(1), L19, Aug 6 2026
ω-0:一种用于类人机器人协同移动操作的潜在预测世界动作模型
机构 * NTU(南洋理工大学) ; PKU(北京大学) ; BAAI(北京智源人工智能研究院) ; HKUST(GZ)(香港科技大学(广州))
专题命中 扩散模型 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出 ω-0 模型,针对类人机器人协同移动操作问题,结合潜在视觉预见与扩散动作生成,在 11 项家庭任务上优于多个基线,还构建了 ω-HOME 数据集。