图像生成

Studying hot evolved stars with ultraviolet spectroscopy

利用紫外光谱研究热演化星

Stephan Geier, Nicole Reindl, Matti Dorsch, Vikrant Jadhav, Helge Todt, Klaus Werner, Ulrich Heber, Marcelo M. Miller Bertolami, Tiara Battich, Semih Filiz

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文综述了热演化星在理解类太阳恒星演化、双星相互作用及超新星物理中的关键作用，并强调了HST紫外光谱观测与模型在推动该领域及为HWO做准备中的重要性。

Comments Building a Roadmap for Hubble science into the 2030s White Paper, 5 pages

Planet formation at the inner edge of the dead zone II. Outbursts, rings, vortices, and suppression of planetesimal formation

死区内部边缘的行星形成 II. 爆发、环、涡旋及星子形成的抑制

Alexandros Ziampras, Tilman Birnstiel

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过高分辨率二维辐射流体动力学模拟，发现吸积爆发在罗斯比波不稳定性下产生大量小尺度涡旋，合并后形成单一紧凑涡旋，强烈抑制星子形成，但爆发后星子形成会恢复。

Comments 12 pages, 12 figures; submitted to A&A; uploaded for visibility in 3rd PFITS+ Meeting; comments very welcome!

Optimal Illumination via Joint Movement and Phase Optimization for Movable Antenna-RIS Configuration

可移动天线-RIS配置的联合移动与相位优化的最优照明

Yan Zhang, Nicola Marchetti, Indrakshi Dey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出可移动天线增强RIS架构，利用随机微分方程建模天线移动，通过两时间尺度框架优化长期信噪比，实现高达36 dB稳态增益和16倍能效提升。

Tractogram foundation model

TractFM：纤维束图基础模型

Guikun Chen, Yuqian Chen, Yijie Li, Yogesh Rathi, Nikos Makris, Fan Zhang, Wenguan Wang, Lauren J. O'Donnell

机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University, Hangzhou（脑机智能国家重点实验室，浙江大学，杭州） ； Department of Radiology, Brigham and Women’s Hospital, Mass General Brigham, Boston（放射科，布里洛妇女医院，马萨诸塞总医院，波士顿） ； Harvard Medical School, Boston（哈佛医学院，波士顿） ； Academy of Medical Engineering and Translational Medicine, Tianjin University, Tianjin（医学工程与转化医学研究院，天津大学，天津） ； School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu（信息与通信工程学院，电子科技大学，成都） ； Psychiatry Neuroimaging Laboratory, Brigham and Women’s Hospital, Mass General Brigham, Boston（精神病神经影像实验室，布里洛妇女医院，马萨诸塞总医院，波士顿） ； Department of Psychiatry, Center for Morphometric Analysis, Massachusetts General Hospital, Boston（精神病科，形态分析中心，马萨诸塞总医院，波士顿） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出TractFM基础模型，直接从全脑纤维束集学习可复用表示，结合局部纤维编码器和置换等变纤维束编码器，通过密集解剖束分割预训练，实现纤维束级和受试者级任务的迁移。

Test-Time Gradient Guidance of Flow Policies in Reinforcement Learning

强化学习中流策略的测试时梯度引导

Zhiyuan Zhou, Andy Peng, Charles Xu, Qiyang Li, Tobias Springenberg, Kevin Frans, Sergey Levine

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Physical Intelligence 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出QGF算法，通过预训练参考流策略和价值函数，在测试时利用价值梯度引导策略生成高价值动作，无需额外策略学习，在离线RL基准上优于现有测试时方法且与训练时方法竞争力相当。

Exploring the Design Space of Reward Backpropagation for Flow Matching

探索流匹配的奖励反向传播设计空间

Ruoyu Wang, Boye Niu, Xiangxin Zhou, Yushi Huang, Tongliang Liu, Chi Zhang

机构 * Westlake University（西湖大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； University of Sydney（悉尼大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：text-to-image(abstract)

AI总结 针对文本到图像流匹配模型，提出统一代理轨迹框架FlowBP，通过设计反向轨迹（稀疏重建、桥耦合、拉格朗日积分）解决直接奖励反向传播中的内存和梯度爆炸问题，在多个模型和指标上优于基线。

What Fits (Into Few Tokens) Doesn't Overfit: Compression and Generalization in ML Research Agents

什么适合（少量标记）就不会过拟合：ML研究智能体中的压缩与泛化

Martin Andres Bertran, Aaron Roth, Zhiwei Steven Wu

机构 * Amazon Responsible AI（亚马逊负责任人工智能） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； 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 研究LLM驱动的科研智能体在输出和输入压缩下能否保持性能，发现短提示和可压缩反馈足以复现高性能模型，支持成功策略位于低复杂度区域的假设。

Fast and Highly Expressive Policy Learning for Offline Reinforcement Learning via Bootstrapped Flow Q-Learning

基于自举流Q学习的离线强化学习快速且高表达性策略学习

Thanh Nguyen, Tri Ton, Hongbin Choe, Tung M. Luu, Chang D. Yoo

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出自举流Q学习（BFQ），通过分治位移向量并自举短程分量，实现单步动作生成，无需辅助网络或蒸馏，显著降低计算成本并提升性能。

Comments ICML 2026, 19 pages

Journal ref ICML 2026

Machine Learning Methods for Studying Latent Neural Activity Dynamics

研究潜在神经活动动力学的机器学习方法

Shufeng Kong, Fumei Deng, Xinyi Dong, Caihua Liu, Weiwei Chen, Yingheng Wang, Daniel Cao, Azahara Oliva, Antonio Fernandez-Ruiz, Carla Gomes

机构 * School of Software Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学软件工程学院） ； Department of Computer Science, Cornell University（康奈尔大学计算机科学系） ； Department of Neurobiology and Behavior, Cornell University（康奈尔大学神经生物学与行为学系） ； Department of Ecology and Evolutionary Biology, Cornell University（康奈尔大学生态学与进化生物学系） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Foshan University（佛山大学计算机科学与人工智能学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 综述从状态空间模型到深度生成模型的潜在变量模型，涵盖单区域动力学、多区域通信和行为对齐建模，并讨论大规模神经基础模型及未来挑战。

Comments Accepted by IJCAI 2026 survey track

A Continuous-Time Markov Chain Framework for Insertion Language Models

插入语言模型的连续时间马尔可夫链框架

Dhruvesh Patel, Benjamin Rozonoyer, Soumitra Das, Tahira Naseem, Tim G. J. Rudner, Andrew McCallum

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vijil（维吉尔） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出基于连续时间马尔可夫链的插入语言模型去噪框架，统一现有方法，在规划任务中优于自回归和掩码扩散模型，语言建模中与现有方法竞争且采样更灵活。

Comments Accepted at AISTATS 2026. Code is available at https://github.com/dhruvdcoder/ctmc_dilm

Compositional Generative Modeling from Decentralized Data

来自分散数据的组合生成建模

Mashrur M. Morshed, Vishnu Naresh Boddeti

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Michigan State University, East Lansing, MI, USA（计算机科学与工程系，密歇根州立大学，东兰辛，MI，美国） 纠错

专题命中 扩散模型 ：image generation(abstract)

AI总结 提出去中心化组合流匹配（DCFM）框架，通过结构约束实现分散数据中生成因子的组合，无需交换原始数据，在条件图像生成、机器人空间规划和医学属性共现建模中显著优于基线。

Comments ICML 2026

VFUSE: Virulent Feature Understanding with Sparse autoEncoders

VFUSE: 基于稀疏自编码器的毒力特征理解

Michael Yu, Matthew L. Olson

机构 * Raft Bioworks（Raft生物工场） ； Independent（独立） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出VFUSE方法，通过训练稀疏自编码器（SAE）分析扩散-Transformer模型激活，识别蛋白质设计中的危险特征，实现可解释性提升而不牺牲性能。

Learning Where to Simulate: Generative Active Sampling for Online PDE Surrogate Training

学习何处模拟：在线PDE代理训练的生成式主动采样

Pierre Cesar, Sofya Dymchenko, Abhishek Purandare, Bruno Raffin

机构 * Univ. Grenoble Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学） ； Inria（法国国家科学研究中心） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Grenoble INP（格勒诺布尔研究所） ； LIG（实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出在线生成式主动采样（OGAS），通过扩散模型学习配置参数与代理性能的关系，主动采样高难度区域，显著降低尾部分布误差，提升代理最坏情况可靠性。

Nonlocal modeling of opinion alignment and environmental feedback: Spatial aggregation and non-consensus patterns

意见对齐与环境反馈的非局部建模：空间聚集与非共识模式

Rui Wang, Yunfeng Xiong, Zhengru Zhang, Xiaofei Zhao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一个注意力介导反馈的空间意见动力学模型，通过非局部对齐与注意力场耦合，推导出非局部对流-交叉扩散系统，分析显示注意力反馈扩大非共识聚类参数区间，促进空间异质性。

Exponential mixing and enhanced dissipation on the unit sphere with Rossby-Haurwitz flows

单位球面上Rossby-Haurwitz流的指数混合与增强耗散

Augusto Del Zotto, Marc Nualart

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究单位球面上光滑不可压速度场族，证明其被动标量指数混合，并给出伴随平流-扩散方程的最优增强耗散率。

Comments 84 pages, 6 figures

Fe3O4 Nano-octahedra/Vulcan XC72: Optimization and Combination with Solar-Based Electro-Fenton for Progestins Degradation

Fe3O4纳米八面体/Vulcan XC72：优化及其与太阳能电芬顿结合用于孕激素降解

Juliana M. S. de Jesus, Caroline de O. Carrilho, João P. C. Moura, Aline B. Trench, Caroline C. Augusto, Bruno L. Batista, Mauro C. dos Santos

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过水热法合成纳米八面体磁铁矿（Fe3O4-NO）并负载于Vulcan XC72制备气体扩散电极，优化后H2O2产率提高两倍，结合太阳能电芬顿工艺对左炔诺孕酮和孕二烯酮去除率超70%。

Surface Crevasse Evolution Observed Using Matched Field Processing and Source Relocation at Hansbreen, Svalbard

基于匹配场处理与源重定位观测的斯瓦尔巴群岛汉斯冰川表面冰裂缝演化

Wojciech Gajek, Ugo Nanni, Ali Gholami, William D. Harcourt, Danni M. Pearce, Louise Steffensen Schmidt

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出结合匹配场处理与离散到时重定位的两步法，在有限仪器条件下实现米级分辨率冰川地震活动定位，揭示汉斯冰川表面冰裂缝传播速率与扩散系数。

Comments An edited version of this paper was published by AGU. Published 2026 American Geophysical Union. For supplementary materials please contact the authors. Citation will be added

A Physics-Informed B-Spline Framework for Continuous Approximation of Flow Data

基于物理信息的B样条框架用于流数据的连续逼近

Junoh Jung, David Lenz, Emil Constantinescu, Tom Peterka

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出物理信息B样条框架(PI-MFA)，通过优化平衡数据保真度与PDE残差来嵌入物理约束，实现流数据的连续逼近，在保持样条紧凑性和可微性的同时提高物理一致性。

Comments 59 pages, 21 figures, 11 tables

Mean-field models for morphogenetic processes in physiological contexts

生理背景下形态发生过程的平均场模型

D. Hernández, Alejandro Valdés López, E. C. Herrera-Hernández

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种生物物理形式，通过耦合反应-扩散方程描述组织内化学轮廓的时空演化，建模组织区室化和细胞维持非平衡态机制，并发现单形态原系统也可产生图灵斑图。

Charm quark production in heavy-ion collisions as a signature of pre-equilibrium

重离子碰撞中粲夸克产生作为预平衡的信号

Maurice Coquet, Thomas Faure, Sören Schlichting, Mika Spier, Michael Winn

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 基于对双轻子产生的研究，评估预平衡阶段对粲夸克产生的贡献，发现不可忽略，结合精确测量可推断预平衡阶段信息。

Comments 8 pages, 5 figures

Geometry still matters in quasi-one-dimensional single-file transport

几何在准一维单列输运中仍然重要

Olivier Bénichou, Aurélien Grabsch

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过推导精确的大尺度一维涨落流体动力学，证明在有限宽度的准一维通道中，即使禁止超车，横向平衡结构仍能定性改变输运定律，导致集体扩散系数非单调等几何反常。

Comments 9 pages, 12 pages of supplementary information

Nonequilibrium Green Functions Simulations for Large Correlated Systems

大型关联系统的非平衡格林函数模拟

Erik Schroedter, Michael Bonitz, Jan-Philip Joost

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出δNEGF方法，通过量子涨落表示两粒子关联，实现时间线性标度，将模拟规模扩展至10^4基态，并应用于二维Hubbard模型和石墨烯纳米带异质结构。

Antiferromagnetic order and magnetic polarons in lightly doped Li$_x$CoO$_2$ (x $\sim$ 0.9)

轻掺杂Li$_x$CoO$_2$ (x $\sim$ 0.9)中的反铁磁序和磁极化子

Sudip Pal, Pampa Sadhukhan, Waqar Suleman, Andrej Pustogow, S. B. Roy

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过宏观磁化、比热、NMR和EPR测量，研究了Li$_x$CoO$_2$ (x~0.9)的磁性，发现部分反铁磁转变（$T_N\sim$10 K）和弱铁磁响应，提出高温下掺杂空穴形成磁极化子导致铁磁团簇，EPR谱随温度变化可用磁极化子扩散解释。

Improved selector behavior in ultrathin chromium-doped V$_2$O$_3$ films

超薄掺铬V$_2$O$_3$薄膜中改进的选择器行为

Johannes Mohr, Tyler Hennen, Yudi Wang, Xiaoyu Xu, Loc Vinh, Dirk J. Wouters, Rainer Waser, Joyeeta Nag, Daniel Bedau

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究超薄掺铬V$_2$O$_3$薄膜的负微分电阻效应，发现5nm薄膜仍保持开关效应且性能提升，归因于界面非晶层和元素扩散。

A Multiwavelength Interpretation of HESS J1857+026 Emission Using the Fermi-LAT, VERITAS, and HAWC Observatories

利用Fermi-LAT、VERITAS和HAWC天文台对HESS J1857+026辐射的多波段解释

Jordan Eagle, Yu Chen, Ramiro Torres-Escobedo, Youyou Li, Ruo-Yu Shang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 利用Fermi-LAT、VERITAS和HAWC数据研究HESS J1857+026的MeV-TeV伽马射线起源，通过空间和光谱分析及辐射模型确定其主要来自脉冲星风云PWN，并约束了系统年龄和磁场强度。

Comments 24 pages. Accepted for publication in ApJ

Degenerate Diffusions on Continuum Percolation and Hamilton-Jacobi-Bellman Equations

连续渗流上的退化扩散与Hamilton-Jacobi-Bellman方程

Rodrigo Bazaes, Alexander Mielke, Chiranjib Mukherjee

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究在连续渗流簇上的退化受控扩散和Hamilton-Jacobi-Bellman方程，证明扩散永不触及边界并存在唯一全局强解，建立随机控制表示公式，验证布尔模型等具体模型满足假设。

A differentiable forward model for weakly perturbed stellar streams: substructure forecasts from density and kinematics spectra

弱扰动恒星流的可微正演模型：基于密度和运动学谱的亚结构预测

Noemi Anau Montel, Fabian Schmidt

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种快速可微的正演模型，通过密度和运动学信息预测恒星流对亚结构功率谱的约束，将暗物质自由流截止尺度的精度从~1.2 dex提升至~0.25 dex。

Comments 23 pages, 14 figures; comments are welcome

ARTGEL: A temperature-regulated electrophoresis platform for quantitative studies of reversible association in gels

ARTGEL：一种用于凝胶中可逆结合定量研究的温度调控电泳平台

Rupam Saha, Seth Fraden

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出ARTGEL平台，通过热电调控凝胶温度、大缓冲液循环和自动电极清洁，实现长时间稳定电泳，用于直接定量凝胶中可逆结合的热力学和动力学参数。

Stoichiometric Epitaxial Strontium Titanate Thin Films on Silicon by High-Temperature Sr Segregation

通过高温Sr偏析在硅上制备化学计量比外延钛酸锶薄膜

Andries Boelen, Marina Baryshnikova, Maxim Korytov, Sean R. C. McMitchell, Felix Cahyadi, Christian Haffner, Clement Merckling

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过后退火处理富Sr的SrTiO3/Si(001)外延薄膜，利用两种Sr偏析机制去除过量Sr，实现化学计量比钙钛矿层，提高晶体质量。

Your U-Net Dereverberation Model is Secretly an RIR Encoder

你的U-Net去混响模型其实是一个RIR编码器

Sina Khanagha, Timo Gerkmann

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文分析NCSN++ U-Net去混响模型中间表示捕获全局房间特性的能力，发现深层编码结构化RIR嵌入，并提出基于对比学习RIR嵌入的条件训练策略，提升去混响性能并加速推理。

Comments Accepted to Interspeech 2026