图像生成

Prior Reinforce: Goal-Conditioned Dynamic Manipulation with Limited Trials

Prior Reinforce: 有限试验下的目标条件动态操控

Yihang Hu, Pingyue Sheng, Yuyang Liu, Shengjie Wang, Yang Gao

机构 * IIIS, Tsinghua University（清华大学智能学院） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） ； Spirit AI 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出Prior Reinforce框架，利用条件扩散模型从少量演示学习运动流形，并在低维条件空间通过反馈驱动优化适应新目标，实现少至十次试验内的动态操控。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

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。

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

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

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。

Spectral Stability Correspondence between Networks and Continuous Media: Theory and Applications to Population Dynamics

网络与连续介质之间的谱稳定性对应关系：理论及其在种群动力学中的应用

Idan Sorin, Alexander Nepomnyashchy

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过建立连续线性平移不变介质与离散网络之间的谱对应，将连续介质的有限波数不稳定性转化为网络耦合空间中的可预测不稳定窗口，并揭示有向网络可诱导准周期分岔。

Global Existence of Solutions of Nonlocal Geirer-Meinhardt Model and Effect of Nonlocal Operator in Pattern Formation

非局部Geirer-Meinhardt模型解的整体存在性及非局部算子在模式形成中的作用

Md Shah Alam

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究非局部Geirer-Meinhardt系统解的整体存在性，利用半群理论和L^b泛函得到与核无关的界，并数值模拟展示模式形成，与传统局部模型对比。

Comments After further examination, we identified an issue in the analysis that cannot be resolved within the current framework of the manuscript. To avoid potential confusion for readers, we respectfully request withdrawal of the paper

Local Flow Matching Generative Models

局部流匹配生成模型

Chen Xu, Xiuyuan Cheng, Yao Xie

机构 * H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology（哈里·米尔顿·斯图尔特工业与系统工程学院，佐治亚理工学院） ； Department of Mathematics, Duke University（杜克大学数学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出局部流匹配（LFM）方法，通过逐步学习一系列流匹配子模型，每个子模型匹配扩散过程的一个时间步，实现更高效训练，并基于χ²散度提供理论生成保证，在表格、图像和机器人策略生成中表现竞争性。

On the performance of the Euler-Maruyama scheme for multidimensional SDEs with discontinuous drift coefficient

带不连续漂移系数的多维随机微分方程的欧拉-丸山格式性能研究

Thomas Müller-Gronbach, Christopher Rauhögger, Larisa Yaroslavtseva

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究带不连续漂移系数的多维SDE的强逼近，证明欧拉-丸山格式对所有维数和p≥1达到至少1/2-的L_p误差率。

One- and two-particle spectral gap identities for the symmetric inclusion process and related models

对称包含过程及相关模型的单粒子和双粒子谱间隙恒等式

Seonwoo Kim, Federico Sau

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究对称包含过程（SIP）的谱间隙，发现对数凹区域外单粒子恒等式失效，但非保守SIP始终成立，并推导了双粒子恒等式。

Comments 57 pages, 6 figures, 1 table. Final journal version

Emission dipole orientation reveals dynamic single-molecule interactions with 2D crystals at solvent interfaces

发射偶极取向揭示溶剂界面处单分子与二维晶体的动态相互作用

Wei Guo, Tzu-Heng Chen, Nathan Ronceray, Eveline Mayner, Kenji Watanabe, Takashi Taniguchi, Aleksandra Radenovic

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出高通量偏振单分子定位显微镜，同时以纳米精度解析单荧光分子的位置和发射偶极取向，揭示了室温下六方氮化硼与有机溶剂界面处分子相互作用动力学。

Comments Nat Commun (2026)

Information Theory and Statistical Learning

信息论与统计学习

Abbas El Gamal

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文是Cover & Thomas《信息论基础》第三版的章节预印本，系统介绍了散度度量在模型训练中的作用，涵盖线性回归、生成扩散模型等，并给出了扩散模型更系统的推导。

Learn from What We HAVE: History-Aware VErifier that Reasons about Past Interactions Online

从我们所拥有的学习：在线推理过去交互的历史感知验证器

Yishu Li, Xinyi Mao, Ying Yuan, Kyutae Sim, Ben Eisner, David Held

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出历史感知验证器HAVE，通过解耦动作生成与验证，利用历史交互在线消除歧义，理论证明其提升期望动作质量，在多个模拟和真实环境中验证有效性。

Comments CoRL 2025

Wave packet landscape in open quantum systems

线性开放量子系统的波包景观

Kang Xu, Miao-Miao Yi, Zi-Hong Yan, C. P. Sun

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究线性开放量子系统中波包展开的长期行为，通过量子景观方法揭示扩散、局域化和坍缩的统一起源，基于协方差空间的对称结构。

Surfactant reorientation under shear: dynamic surface tension and droplet deformation

剪切作用下表面活性剂的重新取向：动态表面张力与液滴变形

Alexandra J. Hardy, Abdallah Daddi-Moussa-Ider, Elsen Tjhung

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究剪切流下表面活性剂各向异性取向与流动的耦合，发现其可导致剪切依赖的有效表面张力和非平凡液滴变形，并通过相场模型和微扰理论分析这一机制。

Confinement and finite-range effects in a quasi-two-dimensional gas of fermionic dimers

准二维费米子分子气体中的约束和有限程效应

Giovanni Midei, Jordi Boronat, Grigory E. Astrakharchik

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 利用固定节点扩散蒙特卡洛方法研究强相互作用费米气体中紧密束缚分子的基态性质，揭示有限程修正和约束诱导的维度效应，并评估平均场及超越平均场描述的适用范围。

Comments final version, 8 pages, 4 figures

Journal ref Phys. Rev. Research 8, L022051 (2026)