图像生成

fTNN: a tensor neural network for fractional PDEs

fTNN：用于分数阶偏微分方程的张量神经网络

Qingkui Ma, Hehu Xie, Xiaobo Yin

机构 * Central China Normal University（华中师范大学） ； Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出fTNN，一种确定性张量神经网络子空间方法，通过几何自适应积分分裂和边界奇异性感知试函数求解分数阶拉普拉斯问题，在强边界奇异性和长时间模拟中显著优于fPINN和蒙特卡洛方法。

Comments 30 pages,11 figures and 12 tables

Escaping Iterative Parameter-Space Noise: Differentially Private Learning with a Hypernetwork

逃离迭代参数空间噪声：基于超网络的差分隐私学习

Naoki Nishikawa, Shokichi Takakura, Satoshi Hasegawa

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； LY Corporation 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种新的差分隐私学习框架，通过超网络在公共数据集上训练，将私有数据集映射为低维表示并仅注入一次噪声，从而避免迭代参数空间噪声，在固定隐私预算下实现更高效用。

Bridging Handheld and Teleoperated Supervision for Contact-Rich Manipulation via State-Gated Experts

通过状态门控专家弥合手持与遥操作监督在接触丰富操作中的差距

Vidullan Surendran, Neehar Peri, David Watkins

机构 * RAI Institute（RAI研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对接触丰富操作任务，提出BRIDGE方法，通过状态门控混合扩散策略专家，融合手持数据与少量遥操作演示，在接触敏感阶段利用期望动作，提升成功率最高36.7%。

Comments Project Page: https://nperi-rai.github.io/bridge-project/

NavIsaacLab: Generating Realistic Crowd via Parallel Robot Learning for Benchmarking Human-aware Navigation

NavIsaacLab: 通过并行机器人学习生成逼真人群以基准测试人感知导航

Bingyi Xia, Han Bao, Jingyu Zhu, Hanjing Ye, Yuhan Pang, Guangcheng Chen, Liang Lin, Wenjun Xu, Jiankun Wang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Jiaxing Research Institute, Southern University of Science and Technology（南方科技大学嘉兴研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出NavIsaacLab框架，利用基于物理和照片级真实感的仿真，结合轨迹扩散模型和对抗运动学习控制器生成逼真人群，用于训练和评估人感知导航策略。

Generative AI and Copyright Infringement: A Legal-Technical Analysis of AI Music Generation Systems Under 17 U.S.C. Title 17

生成式AI与版权侵权：基于美国法典第17编第17章对AI音乐生成系统的法律-技术分析

Zuhaib Hussain Butt

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文从法律和技术角度分析生成式AI音乐创作（如Google Gemini）的版权侵权风险，指出未经授权复制歌词构成高侵权风险，而AI模仿声音通常不受联邦保护，并针对监管空白提出政策建议。

Identification of MHD equilibrium $β$ limits for CFQS plasmas

CFQS等离子体MHD平衡β极限的识别

Jian Zhang, Ping Zhu, Haifeng Liu, Yasuhiro Suzuki, Chris C. Hegna, Yuhong Xu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 使用NTEC代码研究CFQS在标准与磁岛位形下的MHD平衡β极限，通过分形维数等指标识别嵌套磁面破坏的阈值，发现标准位形下无净电流和自举电流平衡可维持至⟨β⟩≈1.5%，而边缘岛在低⟨β⟩下可能转为开放场线。

Comments 32 pages, 18 figures

Beyond Feedforward Networks: Reentry Neural Systems as the Fundamental Basis of Subjecthood and Intrinsic Safety of Next-Generation AGI

超越前馈网络：作为下一代通用人工智能主体性与内在安全基础的再入神经系统

A. S. Ushakov, Yu. N. Berdinsk

机构 * Saint Petersburg State University（圣彼得堡国立大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出基于闭环再入循环（D<->I循环）的安全AGI架构蓝图，通过结构循环和自持放大数学保证自我模型、自我保存和未编程目标导向行为的涌现，并引入多项式时间可计算的S度量。

Causality and the Equivalence Principle for Higher Energy Scattering

高能散射的因果性与等效原理

Yu-tin Huang, Lukas W. Lindwasser

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过分析有色散射的Regge极限，发现非单态轨迹若δ<1/2会产生增长且符号不确定的时间延迟，从而对高能散射行为施加更严格的因果性约束。

Comments 5 pages + appendix, 2 figures

Rapidity-even directed flow splitting of protons and antiprotons as a probe of baryon stopping in relativistic heavy-ion collisions

质子和反质子的快度偶定向流分裂作为相对论性重离子碰撞中重子停止的探针

Tribhuban Parida, Sandeep Chatterjee

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 在(3+1)维粘性相对论流体动力学与强子输运耦合框架下，比较Au+Au碰撞中重子和反重子的快度偶定向流，发现质子与反质子v1^even分裂对初始态重子沉积的快度范围敏感，中快度曲率可区分初始态重子快度分布。

Comments 6 pages, 5 figures

Accessing both electrochemical SEIRA and SERS with ultrasensitive metamaterials for enhanced molecular identification

利用超灵敏超材料同时实现电化学SEIRA和SERS以增强分子识别

Nicolas Spiesshofer, Tabitha Jones, Sarah May Sibug Torres, Zoltan Sztranyovszky, Caleb Todd, Shijie Zhu, Yeeun Roh, Rakesh Arul, Alexander Squires, Ivana Qianqi Lin, Angela Demtriadou, David O. Scanlon, Viv Lindo, Jeremy J. Baumberg

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种电化学可清洁的超材料，实现流动中实时联合SEIRA和SERS，通过纳米间隙折射率变化（1400 nm/RIU）实现超灵敏检测，并追踪分子电化学转化和对称性破缺。

Field theories for Laplacian Growth

拉普拉斯增长的场论

Paolo Pisapia, Assaf Shapira, Kay Joerg Wiese

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文构建了拉普拉斯随机游走的精确晶格作用量，并推广到b-LRW和扩散限制聚集，为研究拉普拉斯增长过程提供了场论框架。

Comments 34 pages, 5 figures

Thermodynamics of thin-shell wormholes

薄壳虫洞的热力学

Francisco S. N. Lobo, Manuel E. Rodrigues

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文为动态薄壳虫洞建立统一热力学描述，推导出孤立壳熵守恒、有物质流时广义第一定律，并应用于零尘埃吸积和量子对产生，给出临界吸积率和随机力导致的扩散。

Comments 15 pages

Theoretical determination of the binding energies of methanol and related species onto amorphous solid water ice

甲醇及相关物种在无定形固态水冰上结合能的理论测定

Aneesa Ahmad, Catherine Walsh, Stefan Vogt-Geisse, Gabriela Silva-Vera, Felix Sainsbury-Martinez

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 采用色散校正密度泛函理论，通过BEEP平台计算甲醇及其光解产物在无定形固态水冰上的结合能，揭示氢键与色散作用对结合能分布的影响，并评估其对天体化学模型结果的影响。

Comments Resubmitted to AAS Journals following revision

A Boundary-Consistent Two-Zone Electron Kernel for Distant Pulsar Contributions to Positron Flux and Anisotropy

一种边界一致的双区电子核用于遥远脉冲星对正电子通量和各向异性的贡献

Yiwei Bao, Jie-Shuang Wang, Hao Zhou

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出半解析级数解求解双区扩散模型，处理近源慢扩散与星际标准扩散，结合同步辐射和逆康普顿冷却，应用于脉冲星对宇宙线轻子通量的贡献，发现遥远脉冲星在10-100 GeV贡献显著。

Comments submitted

Ring Spacing from a Fourth-Order Radial Feedback Green Function in a Keplerian Accretion Disk

开普勒吸积盘中四阶径向反馈格林函数产生的环间距

Yiwei Bao, Can Cui

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对原行星盘ALMA观测中普遍存在的同心环结构，提出一个可精确求解的局域模型，通过四阶径向反馈闭合得到阻尼振荡的格林函数，解释环间距的起源，无需依赖已有行星。

Comments submitted, comments welcome. The verification scripts are available upon request during the review process and will be publicly released upon publication

JetSpec: Breaking the Scaling Ceiling of Speculative Decoding with Parallel Tree Drafting

JetFlow: 通过并行树草稿突破推测解码的缩放上限

Lanxiang Hu, Zhaoxiang Feng, Yulun Wu, Haoran Yuan, Yujie Zhao, Yu-Yang Qian, Bojun Wang, Peng Zhao, Daxin Jiang, Yibo Zhu, Tajana Rosing, Hao Zhang

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Nanjing University（南京大学） ； StepFun（阶跃星辰） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出JetFlow框架，通过因果并行草稿头结合树推测解码，将更大草稿预算转化为更长接受前缀和更高端到端加速，在Qwen3模型上实现最高9.64倍加速。

OncoSynth: Synthetic data generation for treatment effect estimation in oncology

OncoSynth: 用于肿瘤治疗效果估计的合成数据生成

Octavia-Andreea Ciora, Julian Welzel, Dennis Frauen, Maresa Schröder, Marie Brockschmidt, Harry Amad, Thomas Callender, Mihaela van der Schaar, Stefan Feuerriegel

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge（剑桥大学应用数学与理论物理系） ； Department of Public Health and Primary Care, University of Cambridge（剑桥大学公共卫生与初级保健系） ； Cambridge Centre for AI in Medicine, University of Cambridge（剑桥大学剑桥医学人工智能中心） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出因果感知的生成框架OncoSynth，通过扩散序列建模协变量对治疗分配及治疗对生存的影响，在肺癌和乳腺癌队列中实现高保真合成，将群体和个体治疗效果估计误差分别降低66%和58%。

One Body, Two Minds: Variable Autonomy Approach for a Co-embodied Robotic Hand

一个身体，两个心智：共体机械手的可变自主性方法

Piotr Koczy, Yuchong Zhang, Danica Kragic, Michael C. Welle

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； INCAR Robotics AB（INCAR Robotics AB公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出共体可变自主性方法，让人类与机器人共享同一身体并在任务阶段切换自主级别，通过用户研究验证了该方法在辅助机器人中的有效性。

DynaMOMA: Instantaneous Prediction of Grasp Poses for Mobile Manipulation of Dynamic Objects

DynaMOMA：动态物体移动操作的抓取姿态瞬时预测

Zhinan Yu, Junyan Xu, Jiazhao Zhang, Zheng Qin, Yijie Tang, Yuhang Huang, Yihan Cao, Zhiyuan Yu, Yongjun Wang, Renjiao Yi, Chenyang Zhu, Kai Xu

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； CFCS, Peking University（北京大学前沿计算研究中心） ； Defense Innovation Institute, Academy of Military Sciences（军事科学院国防科技创新研究院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（中国科学院产业人工智能研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出DynaMOMA框架，结合基于锚点的扩散模型预测瞬时抓取轨迹与全身控制策略，实现动态物体移动操作，在仿真和真实实验中表现优异。

Silent Failures in Physics-Informed Neural Networks: Parameter Poisoning and the Limits of Loss-Based Validation

物理信息神经网络中的静默失败：参数投毒与基于损失的验证的局限性

David McShannon, Nicholas Dietrich

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文揭示物理信息神经网络（PINNs）在编码物理参数错误时，即使训练损失很低，解也可能严重偏离真实解，并提出一种无需重训的后验防御方法，通过扫描残差损失最小值恢复真实参数。

Comments 7 pages, 2 figures

The Geometry of Sequential Learning: Lie-Bracket Prediction of Transfer Order

序列学习的几何：李括号预测迁移顺序

John Sweeney

机构 * Sideplane AI 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出李括号对偶性分数预测序列学习中的源域顺序，通过李括号锦标赛实现O(N log N)排序，在指令微调和DPO中达到高准确率。

Comments Accepted to ICML 2026. 20 pages, including appendices

CKM-Driven Communication-Aware UAV Intelligent Trajectory Optimization for Urban Inspection

CKM驱动的城市巡检通信感知无人机智能轨迹优化

Yang Xiaomeng, Jia Ziye, Zhu Qiuming, Wu Qihui

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对城市巡检中通信可靠性的挑战，提出基于信道知识图（CKM）的轨迹规划框架，利用扩散模型构建CKM并采用全局到局部图注意力网络软演员-评论家算法优化路径，提升轨迹效率与通信可靠性。

On the entropic convergence for piecewise deterministic samplers: speedup and obstruction

关于分段确定性采样器的熵收敛：加速与阻碍

Pierre Monmarché, Lihan Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究分段确定性采样器（如RHMC、BPS、ZZP）在相对熵下的收敛速度，发现RHMC具有扩散到弹道的加速，而BPS和ZZP即使在标准高斯目标下也无法实现熵指数收敛。

Spectral Collapse Under Geometric Alignment of Extreme Events

极端事件几何对齐下的谱坍缩

Jokubas Petkevicius

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文证明高维半鞅的二次协变矩阵发生谱坍缩（最大特征值与迹的比值趋于1，有效秩趋于1）当且仅当跳跃方向在加权意义下几何对齐且背景扩散渐近可忽略，并给出了随机情形下的概率收敛。

A Structural Audit of Navier-Stokes Obstruction Calculus

Navier-Stokes障碍演算的结构审计

Runlong Yu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文审计了三维不可压缩Navier-Stokes方程局部正则性问题的有限尺度方案，发展了障碍演算，并证明了分解引理，指出需要滤波拉伸-扩散估计来将现有分解理论转化为真正的正则性或障碍排除机制。

Three-Dimensional Positive-Cone Oldroyd-B Flows:Geometric Continuation and Residual-Work Criteria

三维正锥Oldroyd-B流：几何延拓与残余功准则

Sai Peng

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对无应力扩散的Oldroyd-B系统，提出三维正锥延拓准则，证明强解有限时间破裂仅发生在对数谱包络丢失或端点涡度时钟发散时，并导出正锥Reynolds可容许性准则。

Stages of turbulence generation and decay in a T-shaped mixer

T形混合器中湍流生成与衰减的阶段

Mohammad Mehdi Zamani Asl, Marc Avila

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过直接数值模拟研究T形混合器在Re≤2000、Sc=1下的湍流动力学，发现混合通道内存在射流状流动和湍流衰减两个阶段，并分析了速度场和标量场的幂律衰减指数。

Neural operator-based digital twins for modeling amyloid-$β$ and tau propagation and treatment optimization in Alzheimer's disease

基于神经算子的数字孪生用于阿尔茨海默病中淀粉样蛋白-β和tau蛋白传播建模及治疗优化

Xiaofeng Xu, Tingting Dan, Zifan Zhou, Bin Li, Guorong Wu, Wenrui Hao

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出基于神经算子的数据驱动框架，从稀疏纵向PET数据学习反应扩散动力学，预测淀粉样蛋白-β和tau蛋白时空演化，并优化个性化治疗策略。

Telecom-band site-controlled quantum dots with engineered low fine-structure splitting

具有工程化低精细结构分裂的电信波段位点可控量子点

Christian C. Ruiz Madera, Paweł Holewa, Paweł Wyborski, Meng Xiong, Battulga Munkhbat, Elizaveta Semenova

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过纳米金字塔生长工程，实现位点可控的InAs/InP量子点，其精细结构分裂降低至9.2 μeV以下，发射覆盖S、C、L电信波段，并具有单光子特性。

Comments 11 pages, 4 figures

Rate Programmable Ionic-Redox Switching with Tunable Volatility in CuCrP2S6

CuCrP2S6中具有可调挥发性的速率可编程离子-氧化还原开关

Suzanne Lancaster, Francesco Calavalle, Mayank Sharma, Lucia Olano-Vegas, Garen Avedissian, Tanweer Ahmed, Marco Gobbi, Beatriz Martin-Garcia, Beatrice Fraboni, Felix Casanova, Luis E. Hueso

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究在顺电CuCrP2S6中实现了纯离子驱动的电阻开关，通过电压幅度和扫描速率调控电导，并利用界面Cu+还原形成可控导电丝，实现了挥发性的可编程控制。