图像生成

Scalable and Reliable State-Aware Inference of High-Impact N-k Contingencies

可扩展且可靠的高影响N-k contingencies状态感知推断

Lihao Mai, Chenhan Xiao, Yang Weng

机构 * School of Electrical, Computer and Energy Engineering at Arizona State University（亚利桑那州立大学电气、计算机与能源工程学院） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种可扩展、状态感知的contingency推断框架，通过条件扩散模型和拓扑感知图神经网络生成高影响的N-k停电场景，提高contingency评估的可靠性和效率。

Decomposed Direct Preference Optimization for Structure-Based Drug Design

基于结构的分解直接偏好优化用于基于结构的药物设计

Xiwei Cheng, Xiangxin Zhou, Yuwei Yang, Yu Bao, Quanquan Gu

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 DecompDPO通过分解优化目标和引入物理信息能量项，提升基于结构的药物设计中分子生成与优化的性能。

Comments Accepted by TMLR

Pronunciation Editing for Finnish Speech using Phonetic Posteriorgrams

使用音素后验图进行芬兰语语音编辑

Zirui Li, Lauri Juvela, Mikko Kurimo

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出PPG2Speech模型，通过音素后验图编辑生成接近二语语音，适用于资源有限语言如芬兰语的语音合成与编辑。

Comments Accepted by Proceeding of 13th edition of the Speech Synthesis Workshop; 5 pages, 1 figure

Synthetic Data Augmentation for Medical Audio Classification: A Preliminary Evaluation

医学音频分类中的合成数据增强：初步评估

David McShannon, Anthony Mella, Nicholas Dietrich

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究评估了合成数据增强在医学音频分类中的效果，发现仅在模型集合中应用增强时，F1分数有所提升，但标准CNN分类器未见明显性能提升。

Comments 5 pages, 1 figure

Quantum Metric Length as a Fundamental Length Scale in Disordered Flat Band Materials

量子度量长度作为无序平面波材料中的基本长度尺度

Chun Wang Chau, Tian Xiang, Shuai A. Chen, K. T. Law

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过一维李布晶格展示量子度量长度在无序平面波材料中作为基本长度尺度的重要性，揭示其在球形、扩散和局域化区域中的关键作用。

Comments This manuscript supersedes arXiv:2412.19056

C2NP: A Benchmark for Learning Scale-Dependent Geometric Invariances in 3D Materials Generation

C2NP：一个用于学习3D材料生成中尺度依赖几何不变性的基准

Can Polat, Erchin Serpedin, Mustafa Kurban, Hasan Kurban

机构 * Texas A&M University（德克萨斯大学） ； Ankara University（安卡拉大学） ； Texas A&M University at Qatar（德克萨斯大学（多哈）） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·卡西姆大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 C2NP是一个用于评估3D材料生成模型在不同尺度间几何不变性学习能力的基准，通过生成和恢复纳米粒子结构来测试模型对表面效应和尺寸依赖畸变的处理能力。

Beyond MMD: Evaluating Graph Generative Models with Geometric Deep Learning

超越MMD：利用几何深度学习评估图生成模型

Salvatore Romano, Marco Grassia, Giuseppe Mangioni

机构 * Dipartimento di Ingegneria Elettrica, Elettronica e Informatica University of Catania, Italy（电子工程与信息学院 巴勒莫大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出RGM方法，利用几何深度学习评估图生成模型，发现MMD评估不足，指出两种模型在结构特征保留上的局限性。

Comments 16 pages, 4 figures

Constructing a Dataset to Support Agent-Based Modeling of Online Interactions: Users, Topics, and Interaction Networks

构建支持在线交互 agent-based 模型的数据集：用户、话题和交互网络

Abdul Sittar, Miha Cesnovar, Alenka Gucek, Marko Grobelnik

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过构建基于 Reddit 的大规模数据集，支持 agent-based 模型研究用户、话题和交互网络的现实性与验证。

How Many Human Judgments Are Enough? Feasibility Limits of Human Preference Evaluation

需要多少人判断？人类偏好评估的可行性极限

Wilson Y. Lee

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)

AI总结 研究发现人类偏好评估中，当偏好信号分散时，比例分配是最佳策略，而精心设计的基准测试能通过减少方差提高检测性。

GGBench: A Geometric Generative Reasoning Benchmark for Unified Multimodal Models

GGBench: 一种用于统一多模态模型的几何生成推理基准

Jingxuan Wei, Caijun Jia, Xi Bai, Xinglong Xu, Siyuan Li, Linzhuang Sun, Bihui Yu, Conghui He, Lijun Wu, Cheng Tan

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)

AI总结 GGBench通过几何构造评估统一多模态模型的生成推理能力，推动智能系统发展。

Comments 35 pages, 22 figures

Adaptive Equilibration of Molecular Dynamics Simulations

分子动力学模拟的自适应平衡

Luciano G. Silvestri, Zachary A. Johnson, Michael S. Murillo

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种通过改进初始化方法和不确定性分析来加速分子动力学平衡的系统框架，展示了不同初始化方法对平衡效率的影响，并建立了温度稳定性和传输性质不确定性的关系。

Creative Agents: Empowering Agents with Imagination for Creative Tasks

创意代理：通过想象力赋能代理以完成创意任务

Penglin Cai, Chi Zhang, Yuhui Fu, Haoqi Yuan, Zongqing Lu

机构 * School of Computer Science Peking University（北京大学计算机学院） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究提出通过增强想象力的创意代理，首次在Minecraft生存模式中实现多样化建筑创建，利用大语言模型和扩散模型提升创造力表现。

Comments The first two authors contribute equally

Journal ref Proceedings of the 41st Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2025), PMLR 244:471-496

Equilibrium investment under dynamic preference uncertainty

动态偏好不确定性下的均衡投资

Luca De Gennaro Aquino, Sascha Desmettre, Yevhen Havrylenko, Mogens Steffensen

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了在动态偏好不确定性下，通过一般均衡框架和扩展的哈密尔顿-雅可比-贝尔曼系统，分析了投资者的均衡投资策略，并提出了半显式的投资策略表示。

Grounding the Ungrounded: A Spectral-Graph Framework for Quantifying Hallucinations in Multimodal LLMs

未接地的接地：一种基于谱-图框架的多模态大语言模型幻觉量化方法

Supratik Sarkar, Swagatam Das

机构 * Morgan Stanley（摩根士丹利） ； Indian Statistical Institute (Kolkata)（印度统计研究所（加尔各答）） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于谱-图框架的多模态大语言模型幻觉量化方法，通过谱分解和RKHS本征模式，提供可解释的语义失真度量。

Comments 49 pages, 3 figures, 3 tables

Integrating LSTM Networks with Neural Levy Processes for Financial Forecasting

将LSTM网络与神经莱维过程整合用于金融预测

Mohammed Alruqimi, Luca Di Persio

机构 * Department of Computer Science, University of Verona（计算机科学系，威尼斯大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种结合LSTM网络与神经莱维过程的混合模型，利用灰狼优化器优化LSTM参数，并通过人工神经网络校准模型参数，以提高金融预测的准确性。

SmallWorlds: Assessing Dynamics Understanding of World Models in Isolated Environments

SmallWorlds: 评估世界模型在孤立环境中的动态理解能力

Xinyi Li, Zaishuo Xia, Weyl Lu, Chenjie Hao, Yubei Chen

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； Open Path AI Foundation（Open Path AI基金会） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 SmallWorlds通过引入基准测试平台，评估世界模型在孤立环境中的动态理解能力，揭示了不同模型在捕捉环境结构和预测准确性方面的表现及局限性。

Energy-based Autoregressive Generation for Neural Population Dynamics

基于能量的自回归生成用于神经群体动力学

Ningling Ge, Sicheng Dai, Yu Zhu, Shan Yu

机构 * Ningling Ge 1,2,3（Ge Ningling 机构1, 机构2, 机构3） ； Sicheng Dai 1,2,3,4（Dai Sicheng 机构1, 机构2, 机构3, 机构4） ； Yu Zhu 1,2,3,4（Zhu Yu 机构1, 机构2, 机构3, 机构4） ； Shan Yu 1, 3（Yu Shan 机构1, 机构3） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出基于能量的自回归生成框架，用于高效生成神经群体动态，展示其在生成质量和计算效率上的优势。

Perceptogram: Reconstructing Visual Percepts and Presumptive Electrode Preference from EEG

Perceptogram: 从EEG重建视觉知觉及推测电极偏好

Teng Fei, Srinivas Ravishankar, Zhining Chen, Abhinav Uppal, Ian Jackson, Virginia R. de Sa

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 Perceptogram通过简单线性解码器和CLIP嵌入实现从EEG到图像的高精度重建，并可视化EEG特征图以揭示视觉属性。

Multi-Metric Preference Alignment for Generative Speech Restoration

Junan Zhang, Xueyao Zhang, Jing Yang, Yuancheng Wang, Fan Fan, Zhizheng Wu

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)

Comments Accepted by AAAI 2026. Demopage: https://gensr-pref.github.io

nuPlan-R: A Closed-Loop Planning Benchmark for Autonomous Driving via Reactive Multi-Agent Simulation

Mingxing Peng, Ruoyu Yao, Xusen Guo, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Intelligent Transportation Thrust（智能交通方向） ； Robotics and Autonomous Systems Thrust（机器人与自主系统方向） ； Division of Emerging Interdisciplinary Areas（新兴跨学科领域部门） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

Comments 8 pages, 3 figures

Martingale dimensions for a class of metric measure spaces

Masanori Hino

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

Comments 40 pages, 4 figures

Error bounds in a smooth metric for Brownian approximation of dynamical systems via Stein's method

Juho Leppänen, Yuto Nakajima, Yushi Nakano

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

Comments v2: Incorporated referee feedback, to appear in Journal of Statistical Physics

Signal attenuation and phase evolution evaluation under the influence of nonlinear gradient

Chenghao Xua, Guoxing Lin

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

Comments 18 pages, 3 figures

MolChord: Structure-Sequence Alignment for Protein-Guided Drug Design

Wei Zhang, Zekun Guo, Yingce Xia, Peiran Jin, Shufang Xie, Tao Qin, Xiang-Yang Li

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（1 计算机科学与技术学院，中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（2 中关村学院） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

Comments 21 pages

Time Weaver: A Conditional Time Series Generation Model

Sai Shankar Narasimhan, Shubhankar Agarwal, Oguzhan Akcin, Sujay Sanghavi, Sandeep Chinchali

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas at Austin, Austin, USA（电子与计算机工程系，德克萨斯大学奥斯汀分校，奥斯汀，美国） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

Preference Learning with Response Time: Robust Losses and Guarantees

Ayush Sawarni, Sahasrajit Sarmasarkar, Vasilis Syrgkanis

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

Comments Accepted at NeurIPS 2025

HollowFlow: Efficient Sample Likelihood Evaluation using Hollow Message Passing

Johann Flemming Gloy, Simon Olsson

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Chalmers University of Technology and University of Gothenburg（计算机科学与工程系，查尔姆斯理工大学和戈尔德堡大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

Comments Accepted to NeurIPS 2025

Robust time series generation via Schrödinger Bridge: a comprehensive evaluation

Alexandre Alouadi, Baptiste Barreau, Laurent Carlier, Huyên Pham

机构 * École Polytechnique & BNP PARIBAS CIB, Global Markets（巴黎高等理工学院 & 巴克莱银行CIB，全球市场部） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)

Comments 9 pages

Generalizing while preserving monotonicity in comparison-based preference learning models

Julien Fageot, Peva Blanchard, Gilles Bareilles, Lê-Nguyên Hoang

机构 * Tournesol（图努索尔） ； Kleis Technology（克莱斯技术） ； CTU in Prague（布拉格CTU） ； Calicarpa（卡利卡尔帕） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

Comments Accepted at Neurips 2025

CausalVerse: Benchmarking Causal Representation Learning with Configurable High-Fidelity Simulations

Guangyi Chen, Yunlong Deng, Peiyuan Zhu, Yan Li, Yifan Shen, Zijian Li, Kun Zhang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)