图像生成

hint$^2$: Hierarchical World Models for Inference-Time Temporal Logic Guidance

hint$^2$：用于推理时态逻辑引导的分层世界模型

Moritz Zoellner, Anastasios Manganaris, Ahmed H. Qureshi, Rohan Paleja

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出hint$^2$，一种用分层世界模型引导策略满足LTL规范的方法，在CALVIN基准及真实UR5e机械臂实验中，其性能优于现有推理引导方法。

Comments Videos available on our project page: https://anonymous-hint2.github.io/

Comment on arXiv:2106.08363v3 [math.NA], E. Abreu, A. Espirito Santo, W. Lambert, and J. Perez, Convergence of a Lagrangian--Eulerian scheme by a weak asymptotic analysis for one-dimensional hyperbolic problems

对arXiv:2106.08363v3 [math.NA]（作者E. Abreu、A. Espirito Santo、W. Lambert和J. Perez）的评论：通过弱渐近分析研究一维双曲问题的拉格朗日-欧拉格式收敛性

Frederico Furtado, Felipe Pereira, Li-Ming Yeh

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本评论指出被评论文提出的“无流量曲线”实为DPY方法的时空积分曲线，其归属存在错误，后续部分论文引用该构造时未正确归属DPY研究，且未质疑后续离散工作

Comments 18 pages, 1 figure, 2 tables. Comment on arXiv:2106.08363v3 [math.NA], published as Numer. Methods Partial Differential Equations 39 (2023) 2400-2443, doi:10.1002/num.22972. All quotations and all page, section and equation references are to the published version

Oscillatory blow-up and gradient estimates for semilinear heat equations

半线性热方程的振荡爆破与梯度估计

Pavol Quittner, Philippe Souplet

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对半线性热方程爆破理论的基础问题，构造了任意超临界幂次下具有振荡L^∞范数的非径向爆破反例，扩展了II型爆破的幂次范围并明确了梯度估计的适用时刻。

Comments 24 pages, 2 figures

PDE Realization and Structure-Aware Solvers for a Compact Two-Stage Fourth-Order IMEX Method

刚性分裂问题的紧凑两阶段四阶IMEX方法的PDE实现与结构感知求解器

Zhixin Huo

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对刚性分裂问题，开发了紧凑两阶段四阶IMEX方法的PDE实现与结构感知求解器，通过ADER局部演化、非对称残差容差等技术，在保证四阶精度的同时提升效率，数值实验验证了其性能。

Data-driven modeling of hypersonic flows in chemical non-equilibrium with catalytic surfaces

含催化表面的化学非平衡高超声速流动的数据驱动建模

Konstantinos Sarras, Louis Walpot, Thierry Magin, Peter Schmid, Taraneh Sayadi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究将Scherding等人的数据驱动降阶框架扩展至带局部催化表面不连续性的高超声速反应流，改进降维方法后，在保证精度的前提下将模拟成本降低50%，可精确捕捉不连续催化特性的影响。

Classification of Intracellular Protein Patterns from Reactive Equilibria

基于反应平衡的细胞内蛋白模式分类

Henrik Weyer, Ching Yee Leung, Erwin Frey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究开发了基于守恒结构的几何分类框架，将多组分反应-扩散网络的稳定性分析简化，可预测模式形成不稳定性，应用于原核与真核生物系统，为非平衡系统模式形成研究提供了可解释的实验可行框架。

Comments 22 pages main text, 17 pages Appendix, 13 figures

Wasserstein Filtering: A Sample Selection Method for Robust Distribution Learning

Wasserstein滤波：一种用于鲁棒分布学习的样本选择方法

Yikai Xu, Zhao Chen, Jian Huang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对存在部分样本被污染的数据集，提出Wasserstein滤波样本选择框架，引入三种算法，在FELP污染模型下证明其估计量的极小极大最优性，经实验验证其为实用的模型无关预处理工具，兼具良好异常检测性能与生成建模下游效益。

Comments 48 pages, 3 figures, and 11 tables

A Hierarchical Energy-Based Model for Multimodal Cognition

面向多模态认知的分层能量基模型

Subir Varma

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出IM-LEPP多模态能量基模型，扩展单模态LEPP整合视觉与语言，能解释注意现象、复现心理语言学发现，还与Transformer模型形成可证伪对比并提出实验预测。

Comments 48 pages, 14 figures

FlowLOB: Efficient and Controllable Limit Order Book Generation with Flow Matching

FlowLOB：基于流匹配的高效可控限价订单簿生成模型

Zhuohan Wang, Andreea Bacalum, Ollie Olby, Carmine Ventre, Namid Stillman

机构 * Simudyne（思慕迪恩） ； King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出FlowLOB，一种基于流匹配的LOB轨迹生成模型，经HKEX数据训练可泛化至未见过的交易品种，采样效率与可控性优于基准模型，且能零样本泛化。

Comments 8 pages, 3 figures, 2 tables

FlashDrive: Flash Vision-Language-Action Inference for Autonomous Driving

FlashDrive：面向自动驾驶的Flash视觉-语言-动作推理

Zekai Li, Yihao Liang, Hongfei Zhang, Jian Chen, Yesheng Liang, Zhijian Liu

机构 * Princeton（普林斯顿大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 FlashDrive通过算法-系统协同设计解决VLA推理的四个级联瓶颈，使Alpamayo 1.5-10B的端到端自动驾驶延迟降4.7倍，推理频率提升至6.6Hz，逼近实时部署。

Comments 15 pages; 8 figures

A Generative Framework for the Creation of Multi-Attribute Geographically-Explicit Synthetic Population

用于创建多属性地理显式合成种群的生成框架

Jinlin Wu, Si Qiao, Yi Liu, Fuzhen Yin, Na Jiang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种分层扩散生成框架，可从汇总数据重建多属性区域联合分布，生成含3.32亿个体的地理显式合成种群，效果优于IPF等基线方法，能提升地理模拟的真实性。

HybridSB-MoE: Dual-Domain Schrödinger Bridges with Scene-Adaptive Expert Routing for Speech Enhancement

HybridSB-MoE：用于语音增强的双域薛定谔桥与场景自适应专家路由

Zhengyi Lu, Aswini Sivakumar, Jie Hu, Yao Qiang

机构 * Oakland University（奥克兰大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 HybridSB-MoE是一种双域语音增强框架，通过非对称不确定性融合、异构MoE路由及离散化界保证，在VoiceBank+DEMAND数据集上实现了优于扩散与SB基线的性能。

Robust data-driven discovery of fractional differential equations via weak formulations and Pareto-based subset selection

基于弱形式与帕累托子集选择的鲁棒数据驱动分数阶微分方程发现

Pongpisit Thanasutives, Yoshinobu Kawahara

机构 * Center for Advanced Intelligence Project (AIP), RIKEN（理化学研究所先进智能项目中心（AIP）） ； Graduate School of Information Science and Technology, The University of Osaka（大阪大学信息科学与技术研究生院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 Weak-Pareto方法结合弱形式与帕累托子集选择，可从含噪数据中鲁棒发现分数阶微分方程，在多基准测试中表现优于无正则化方法及同期神经基线。

Comments 47 pages

Feature-Based Continuation of Pattern Transitions in a One-Dimensional Brusselator

一维布鲁塞尔子中模式转变的基于特征的延拓

Qiushi Yu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对一维布鲁塞尔子，开发基于特征的延拓框架，结合模拟与模式分类绘制参数空间中波、螺旋、靶状等模式的转变边界，获取了可靠的转变曲线并验证了方法有效性。

Comments 65 pages, 16 figures. MATLAB code is available at https://github.com/Jominemyqs/Brusselator_continuation

A Heat Kernel Expectation Approach to Boundary-Corrected Li--Yau Estimates for the Dirichlet Heat Equation

用于Dirichlet热方程的边界校正Li--Yau估计的热核期望方法

Li-Chang Hung

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种热核期望方法，针对欧氏半空间Dirichlet热方程正解建立显式边界校正Li--Yau型梯度估计，为边界效应提供核解释并暗示可扩展至更一般区域。

Second-order stochastic modeling of particle resuspension: macroscopic degeneracy and anomalous pre-detachment transport

颗粒再悬浮的二阶随机建模：简并宏观特性与脱离前的反常输运

David Ben-Shlomo, Ronen Berkovich, Eyal Fattal

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文开发了加入有限相关切向加速度的二阶马尔可夫拉格朗日随机颗粒再悬浮模型，通过多尺度轨迹统计打破了与一阶模型的宏观简并性，揭示了脱离前的反常输运特性。

Unifying Generative Models with Path Integrals

用路径积分统一生成模型

Ramon Winterhalder

机构 * Università degli Studi di Milano（米兰大学） ； INFN（意大利国家核物理研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究将生成建模表述为路径积分，提出MSRJD形式的图示微扰理论，为确定性采样器提供无随机采样成本的单圈修正，还推导了响应加权得分匹配目标与EFT幂次计数下的对称等变漂移设计。

Comments 51 pages, 4 figures, 4 tables

Origin of effective non-Fourier heat conduction phenomena in heterogeneous materials

非均匀材料中有效非傅里叶热传导现象的起源

Róbert Kovács

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究针对双组分体系，通过空间体积平均法推导非傅里叶热传导的连续介质热方程，解析证明非均匀介质本质过扩散，解释其尺寸依赖性并经多类材料实验数据验证。

Stochastic Nonlinear Waves in all the Right Phases

各恰当相位中的随机非线性波

C. H. S. Hamster

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文概述反应扩散方程行波的不同相位描述，探究其在一维随机环境中的有效性，明确计算Nagumo方程的自主等时相位，为相关研究提供新结果。

First-Principles Investigation of 2D Copper Boride as a High-Performance Anode for Lithium-Ion Batteries

二维硼化铜作为高性能锂离子电池负极的第一性原理研究

Subhasis Sarkar, Rajnendra Singh, Brahmananda Chakraborty, Sridhar Sahu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过第一性原理计算证实，二维Cu₈B₁₄是高性能锂离子电池负极候选材料，其线缺陷可进一步降低Li迁移势垒、提升扩散系数。

Rethinking Language Model-Based Generative Speech Enhancement in the Latent Space of a Neural Audio Codec

在神经音频编解码器的隐空间中重新思考基于语言模型的生成式语音增强

Yihui Fu, Zhengyang Li, Tim Fingscheidt

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出涵盖六种基于LM的生成式SE范式的统一框架，对比其性能并提出辅助损失微调策略，发现连续域范式优于离散域，CNAR效果最佳且微调策略可提升多指标。

Comments Accepted at IWAENC 2026

Luna-TTS Family Technical Report

Luna-TTS 系列技术报告

Feng Yin, Shuai Shi, Junjie Zheng, Kechenying Zhou, Yiqiu Wang, Chenyang He, Qiuhua Jiang, Mengxiao Bi, Yanmin Qian, Mingxin Chen, Xun Gong, Tianteng Gu, Bing Han, Peng Jiang, Chenda Li, Haiyang Sun, Han Wang, Wei Wang, Yi Wang, Leying Zhang, Wangyou Zhang, Chushu Zhou

机构 * VUI Labs Research（VUI实验室研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出基于扩散语言模型的 Luna-TTS 系列 TTS 系统，含非自回归与实时自回归变体，在多数据集上的语音识别、相似度及情感控制等指标优于对比系统。

When should one stop the most exciting game? Sequential Inference for win-martingales

何时应停止最激动人心的游戏？赢鞅的序贯推断

Steven Campbell, Karl Kristian Engelund

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对赢鞅的最优停止问题，构建了通用决策理论框架，推导了其解的完整自由边界刻画等结果，可用于预测市场等场景中决策时机的确定。

Comments 52 pages, 3 figures

Variational Principles and Rearrangement Inequalities for asymmetric Operators on Periodic Lattices

周期格上非对称算子的变分原理与重排不等式

Xing Liang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对周期格上非对称二阶差分算子的主特征值，建立变分公式与重排不等式，推导相关校正子性质，在一维情形下得到可最大化倾斜主特征值的钟形循环重排。

Sharp logarithmic corrections for a strong-weak Lotka-Volterra competition system

强弱Lotka-Volterra竞争系统的尖锐对数修正

Hongjun Guo, Dongyuan Xiao, Maolin Zhou

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究针对一维强弱Lotka-Volterra竞争扩散系统，通过转化为等价合作抛物系统建立动边界比较原理，推导了较强物种最右侧水平集的尖锐对数渐近展开，分类出五种长时间动力学 regime，捕捉了波剖面的细微相位偏移。

Nonlinear parabolic characterizations of stochastic completeness at infinity on weighted graphs

加权图上无穷远处随机完备性的非线性抛物型刻画

Davide Bianchi, Bobo Hua, Alberto G. Setti, Radosław K. Wojciechowski

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对加权图，通过非线性抛物型方程建立了无穷远处随机完备性的刻画，推导了对应质量平衡关系，还验证了特殊情形下与经典随机完备性的关联。

Predict-then-Optimize Framework for Public Transport Line Redesign under Fluctuating Traffic Conditions

波动交通条件下的公共交通线路重设计的“先预测后优化”框架

Zihao Guo, Andrea Araldo, Faycal Touzout, Mounim El-Yacoubi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对交通波动下公共交通性能下降问题，提出基于NSGA-III的先预测后优化线路重设计框架，在保留高线路重叠度的同时提升用户性能、降低运营成本并保持连通性，推动公共交通从静态规划转向自适应设计。

FarSky: Task-Aware Latent-Space Coupling for Generative Intra-Hour Solar Forecasting

FarSky：面向生成式小时级内太阳能预测的任务感知隐空间耦合方法

Yann Fabel, Bijan Nouri, Milon Miah, Niklas Blum, Luis F. Zarzalejo, Julia Kowalski, Robert Pitz-Paal

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究提出FarSky生成式预测框架，结合任务感知隐空间耦合与隐扩散模型，在太阳辐照度预测中实现最优确定性及概率性能，斜坡事件检测F1超60%，预测技能最高提升11个百分点。

DLESyM-Ocean: A Deep Learning Probabilistic Global Model for Simulating Present-Day Upper Ocean and Sea Ice

DLESyM-Ocean：一种用于模拟当前上层海洋与海冰的深度学习概率全球模型

Zachary I Espinosa, Nathaniel Cresswell-Clay, William Yik, Cecilia M. Bitz, Edward Blanchard-Wrigglesworth, Peter Harrington, David Pruitt, Michael S. Pritchard, Dale R. Durran

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究人员提出深度学习地球系统模型DLESyM-Ocean，采用patch能量评分损失训练，可模拟当前全球海冰与上层海洋，经多案例验证具稳定性与技巧性，计算效率高，有望用于次季节到季节预报。

Comments 35 pages, 21 figures

Is Retrieval All You Need? Assessment and Emergence of Novelty in Protein Structure Generation

检索就是全部所需？蛋白质结构生成中的新颖性评估与涌现

Tongyue Xu, Yijie Zhang, Mutian He, Lingdong Shen, Zhihong Liu, Tianlei Ying, Cheng Tan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对蛋白质结构生成模型的新颖性评估问题，引入DRR指标，分析8种模型的输出，提出零训练基线RetFold，成本远低于现有模型。