Two-stage Odd Residual Flows for Mean-Preserving Probabilistic Time Series Forecasting
用于保均值概率时间序列预测的两阶段奇数残差流
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对概率预测中分布灵活性与均值准确性的权衡，提出两阶段奇数残差流框架，解耦均值预测与不确定性估计，在长短时域预测中同时实现最优确定性精度与出色密度估计性能。
视觉与机器人
图像生成
图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。
1. 扩散模型 2264 篇
ReRound: Reconstructive Rounding to Resolve Midpoint Ambiguity in Calibration-Free LLM Quantization
ReRound：用于解决无校准LLM量化中中点歧义的重构舍入法
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 ReRound是一种后训练量化方法，通过条件扩散模型解决无校准LLM量化的中点歧义，在小型LLM的3、4比特量化上优于标准RTN，性能接近依赖校准方法且无额外推理开销。
Comments 16 pages, 8 figures
Multi-Rate Distributed Unscented Kalman Filtering Under Collective Detectability
集体可检测性下的多速率分布式无迹卡尔曼滤波
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文针对无融合中心的非线性网络，提出多速率分布式UKF方法，基于集体可检测性实现信息扩散，在多速率采样下保持稳定且精度优于五轮协方差平均一致性。
Comments 12 pages, 3 figures
FUBU-EPSTEIN: A Large-Scale Twitter Dataset on the Jeffrey Epstein Case and Its Global Public Discourse (2019-2023)
FUBU-EPSTEIN：关于杰弗里·爱泼斯坦案件及其全球公众讨论的大规模Twitter数据集（2019-2023）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 该研究推出了FUBU-EPSTEIN数据集，包含5438万条Twitter状态等数据，经去标识化处理后发布，支持爱泼斯坦案件相关的计算研究，降低了数据泄露风险。
A Physics-Informed Neural Network Approach to Multiphysics Continuum Modeling of Cancer Growth via Chemo-fluid Coupling
基于 chemo-fluid 耦合的癌症生长多物理场连续介质建模的物理信息神经网络方法
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 该研究提出 PINN 框架，构建 chemo-fluid 耦合的肿瘤生长多物理连续介质模型，正问题求解精度高，逆问题可从含噪稀疏观测中精准恢复参数，为多物理肿瘤建模提供高效计算途径。
Lions' Maximal Regularity Problem for Divergence-Form Differential Operators: Failure at the $\frac{1}{2}$-Hölder Endpoint
散度型微分算子的Lions极大正则性问题：在1/2-Hölder端点处失效
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 该研究针对散度型微分算子的Lions极大正则性问题，构造出1/2-Hölder端点处的反例，证明仅该连续性不蕴含极大L²正则性，且可推广到高维有界区域。
Scaling Laws for Majority-based Opinion Dynamics in the Presence of Stubborn Agents
存在固执智能体时基于多数意见动态的标度律
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 该研究探究多智能体系统中固执智能体对意见动态的影响，基于2k-选择规则，发现达到稳态的时间随固执智能体比例存在尖锐相变，边界区域混合时间为多项式级。
Adaptive Time-Stepping Euler--Maruyama Scheme for SDEs with Non-Globally Lipschitz Coefficients: Uniform Convergence, Stability and Ergodicity
具有非全局利普希茨系数的随机微分方程的自适应时间步长欧拉-玛丽乌玛格式：一致收敛性、稳定性与遍历性
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文针对非全局利普希茨系数SDE提出自适应时间步长欧拉-玛丽乌玛格式，证明其1/2阶强收敛性、矩指数稳定性与多项式遍历性，数值实验验证其精度与计算性能优于现有方法。
An entropy approach to doubly nonlinear parabolic obstacle problems
双非线性抛物型障碍问题的熵方法
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文针对双非线性抛物型障碍问题，引入重正化熵公式，结合有序惩罚程序等方法，证明了不同扩散情形下解的存在、唯一性与$L^1$稳定性，明确了极限反应的构成。
Comments 54 pages
A numerical approach for solving the time-Fractional Mobile-Immobile Transport Equation
求解时间分数阶动-不动区输运方程的数值方法
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对时间分数阶动-不动区输运方程，提出两种全离散数值格式，经理论分析与数值验证，可高效准确模拟多孔介质中的反常输运现象。
Analysis of degradation in perovskite solar cells through physics-based machine learning
基于物理的机器学习分析钙钛矿太阳能电池的退化
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本研究结合机器学习与IonMonger模拟，分析钙钛矿太阳能电池退化，明确其受可移动离子浓度、扩散系数相关变化及界面复合影响，为可靠解释实验结果提供有效方法。
Comments 34 pages, 13 figures
Distance-Higuchi Bounds on Inflationary Field Ranges and Lifetimes
暴胀场范围与寿命的距离-樋口界
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 该研究结合沼泽地距离猜想与广义樋口界，推导了准德西特暴胀的有限多项式寿命界，该界输入少且适用于所有模空间点，弱于跨普朗克审查猜想。
Comments 21 pages
Kinetics of sliding-window quantum error correction
滑动窗口量子纠错的动力学
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文研究滑动窗口译码（SWD）的动力学，提出将其描述为带ℤ₂电荷粒子的随机动力学过程，确定译码速率1/W为可译码相的相关扰动，且结果具有广泛适用性。
Comments 8 pages, 3 pages of supplemental information
Anisotropic magnon spin transport in CrPS$_4$
CrPS₄中的各向异性磁子自旋输运
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本研究以CrPS₄为对象，发现其磁子自旋输运存在显著各向异性，沿晶轴b方向的输运性能更优，揭示晶体各向异性可用于调控磁子自旋输运，为磁子器件研发提供新方向。
Comments 42 pages,23 figures
VIOLET: High-Fidelity Violin Synthesis with Techniques and Dynamics
VIOLET：融合演奏技巧与动态的高保真小提琴合成
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本研究提出潜在扩散框架VIOLET，结合DiT与整流流，利用新整理的CSV-TD数据集训练，实现高保真可控小提琴合成，性能优于现有系统且接近顶级商业虚拟乐器。
Comments Accepted at ISMIR 2026; Code and Demo available at https://github.com/User-tian/VIOLET
Rethinking Learning-Based Influence Maximization: Simple Neural Surrogates and Native Discrete Search
重新思考基于学习的影响力最大化：简单神经代理与原生离散搜索
机构 * UC San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 该研究针对现有基于学习的影响力最大化框架的不足，提出SIMBA框架，采用轻量级神经代理与原生离散搜索，缩短求解时间并提升影响力传播与数据效率。
Predicting blood clot growth from sparse post-onset measurements with latent neural differential equations
利用隐式神经微分方程从发病后稀疏测量值预测血凝块生长
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本研究基于隐式神经微分方程构建框架，结合稀疏血凝块测量数据推断未知参数并预测血栓生长，经七种方法对比，SNODE表现最优，为个性化血栓建模提供了新途径。
Comments 23 pages, 6 figures, 3 tables
Give the Long-tail More SPACE: Promoting Provider Fairness in Next POI Recommendation
给长尾更多空间：提升下一个兴趣点（POI）推荐中的提供者公平性
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本研究针对下一个POI推荐中主流模型曝光集中于热门POI、长尾商家曝光不足的问题，提出模型无关框架SPACE，通过三阶段方法提升长尾POI曝光，在保证推荐准确性的同时改善提供者公平性。
Comments 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys '26), September 27-October 02, 2026, Minneapolis, MN, USA
Scaling Inherently Interpretable Language Models
扩展固有可解释的语言模型
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本研究将可解释性作为训练约束而非事后补充，在多规模计算下验证了其随模型能力同步扩展的特性，通过Steerling-8B模型实现闭环干预，且性能优于更大计算量的同类模型。
Innovating with Generative AI: A Human Bottleneck Framework
生成式AI助力创新：人类瓶颈框架
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本研究提出人类瓶颈框架，分析生成式AI对创新过程各阶段瓶颈的影响，区分瓶颈类型并探讨AI对传统创新流程的挑战。
Designing for Ethical AI: HCI Feature Considerations to Improve Fairness and User Experience in AutoML use for Human Resources
面向伦理人工智能的设计：用于人力资源的自动机器学习（AutoML）中提升公平性与用户体验的人机交互（HCI）功能考量
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 该论文结合多视角研究AutoML在人力资源招聘中的公平性，发现现有平台存在缺陷，提出五维度HCI公平评估框架，建议将公平性嵌入AutoML设计以提升伦理可持续性。
Comments 295 pages; Doctoral Thesis;28 figures; 42 tables; 248 references
Langevin dynamics along the zero set of real-analytic potentials
实解析位势零集上的朗之万动力学
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 该研究针对大参数下实解析位势的朗之万扩散，推导其在零集上的极限演化，发现演化偏向更高维奇异层，为随机梯度方法偏向泛化良好的奇异解提供了机制解释。
Nonlinear stability of large amplitude viscous shock wave for compressible magnetohydrodynamics flows
可压缩磁流体动力学流动的大振幅粘性激波的非线性稳定性
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文针对可压缩磁流体动力学系统柯西问题，在无需假设粘性激波振幅与速度的情况下，证明了任意大振幅粘性激波在小初始扰动下的时间渐近稳定性，且适用于一般体积粘度，为该领域的稳定性研究提供了关键进展。
Comments Comments are welcome. 25 Pages
Walk-on-Spheres Monte Carlo and deep neural network approximations of elliptic PDEs with drift and killing
带漂移和杀伤项的椭圆型偏微分方程的球面行走蒙特卡罗方法及深度神经网络近似
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文基于改进球面行走算法，提出带漂移和杀伤项的椭圆型PDE解的蒙特卡罗估计量与深度神经网络近似方法，证明其样本复杂度和参数规模均为多项式级，扩展了相关复杂度分析的适用范围。
ADEx-FNO: A Unified Ambient-Domain Framework for Fourier Neural Operators on Varying Geometries
ADEx-FNO：适用于不同几何结构的傅里叶神经算子的统一环境域框架
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 ADEx-FNO是适配不同几何结构的FNO统一框架，无需可训练几何模块，在CFD算例中可初始化求解器以减少迭代次数、提升效率，在多类问题上表现优异。
A transport-only null model for apparent heterogeneity in diffusively dosed organoid arrays
用于扩散给药类器官阵列中表观异质性的仅转运零模型
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本研究开发了用于扩散给药肝癌类器官阵列的仅转运零模型，经多类验证显示其可作为评估实测类器官异质性的几何特异性基准。
Sharp Wasserstein Convergence Rates for Empirical Path Laws of Itô Processes
Itô过程经验路径律的Sharp Wasserstein收敛速率
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 该研究针对Itô过程经验路径律，建立了(log N)^{-1/2}的Sharp Wasserstein收敛速率，采用自适应随机时间区间划分方法，其结果可应用于路径依赖SDE及McKean-Vlasov粒子系统相关估计。
Large time behavior of the solution to the Cauchy problem for viscous Hamilton-Jacobi equation on infinite graphs
无限图上粘性哈密顿-雅可比方程柯西问题解的长时间行为
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 该研究针对无限加权图上带梯度吸收项的粘性哈密顿-雅可比方程，结合Hardy与Hölder不等式，建立总质量衰减阈值，结果适用于含整数格等的多类图。
From Nonlinear Stochastic Differential Equations to Quantum Channels: The Kolmogorov--Lindblad Mapping
从非线性随机微分方程到量子信道：柯尔莫哥洛夫-林德布拉德映射
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究针对非线性SDE难以直接量子表示的问题，提出柯尔莫哥洛夫-林德布拉德映射（KLM），将经典SDE转化为量子信道，通过数值实验验证其可观测量收敛性，为经典随机动力学的量子计算提供了可控路径。
Emergent Non-Markovian Nonlinear Qubit From Collective Spin Interactions
集体自旋相互作用产生的涌现非马尔可夫非线性量子比特
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 该研究以Kitagawa-Ueda单轴扭曲模型为对象，通过双重极限推导有限N修正，揭示封闭多体系统可产生涌现非马尔可夫退相位，为量子计算硬件的非马尔可夫噪声提供微观实现。
