图像生成

MRI-triggered instability at the inner dead zone edge: disc evolution and burst modes tied to magnetic field strengths

MRI触发的内死区边缘不稳定性：与磁场强度相关的盘演化和爆发模式

Michael Cecil, Mario Flock, Daniel Steiner

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究原行星盘内死区边缘的MRI触发不稳定性，通过辐射流体动力学模拟发现磁场强度决定爆发模式，弱磁场下出现窄模式并产生涡旋。

Comments 17 pages, 9 figures, accepted for publication in A&A

Are the Parker and Focused Transport Equations Equivalent for Galactic Cosmic Ray Modulation?

帕克方程与聚焦输运方程在银河宇宙线调制中是否等价？

J. P. van den Berg, N. E. Engelbrecht, R. D. Strauss

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过数值模拟比较无漂移的帕克输运方程和聚焦输运方程，发现帕克方程在低能下高估地球轨道处宇宙线强度约30%，极区约40%，源于其对粒子流和弱俯仰角散射的过度扩散描述。

Comments 22 pages, 6 figures, 3 appendices. To be published in Astronomy & Astrophysics

Conceptualising Reflective Use: Toward A Process Perspective On Human-AI Interaction

概念化反思性使用：走向人机交互的过程视角

Thimo Schulz, Christina Speck

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出反思性使用概念，涵盖使用前、中、后三阶段的认知行为能力，基于专家访谈和焦点小组识别四个核心组件，形成迭代能力循环，促进负责任的人机交互。

Comments 8 pages, 2 figures, 1 table, published in ECIS 2026 Proceedings

End-to-End Training for Discrete Token LLM based TTS System

基于离散令牌LLM的文本转语音系统的端到端训练

Changfeng Gao, Yong Ren, Jun Yuan, Ye Bai, Zhao You, ShiDong Shang

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 提出统一训练语音分词器、LLM、流匹配模型和奖励模型的端到端框架，通过多任务联合优化提升离散令牌TTS性能，在Seed-TTS-Eval上达到新SOTA。

MeanVC 2: Robust Low-Latency Streaming Zero-Shot Voice Conversion

MeanVC 2：鲁棒的低延迟流式零样本语音转换

Guobin Ma, Yuxuan Xia, Yuepeng Jiang, Dake Guo, Hanke Xie, Jingbin Hu, Yanbo Wang, Lei Xie, Pengcheng Zhu

机构 * The University of New South Wales, Australia（澳大利亚新南威尔士大学） ； WeNet Open Source Community, China（中国WeNet开源社区） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出MeanVC 2，通过未来感知分块（FRC）和通用音色令牌编码器，在40ms分块大小下实现稳定转换，延迟从211ms降至110ms，显著提升零样本说话人相似度。

Comments Accepted by Interspeech 2026

Self-Consistent Generative Paths via Admissible Random Variational Transport

通过可容许随机变分输运的自洽生成路径

Lei Luo, Yingzhen Zhang, Jian Yang

机构 * PCA Lab, Key Lab of Intelligent Perception and Systems for High-Dimensional Information of Ministry of Education, School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院高维信息智能感知与系统教育部重点实验室PCA实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出自洽生成路径作为可容许局部变分输运校正的随机不动点，并引入随机不动点路径残差（R-FPR）来度量生成路径与校正之间的差距，为扩散、流、一步生成、VAE、GAN等模型提供残差控制原理。

Comments 17 pages, 4 figures, including Appendix

Dynamical models for the two-parameter Poisson-Dirichlet distribution and the Pitman-Yor process

双参数Poisson-Dirichlet分布和Pitman-Yor过程的动力学模型

Shui Feng, Wei Sun

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文引入并研究了一族与Pitman-Yor过程和双参数Poisson-Dirichlet分布相关的扩散过程，通过Dirichlet形式构造，并揭示了多样性指数在种群演化中的关键作用。

Active Flow Expansion for Out-of-Distribution Discovery: from Theory to Molecules

主动流扩展用于分布外发现：从理论到分子

Riccardo De Santi, Bruce Lee, Cristian Perez Jensen, Kimon Protopapas, Sophia Tang, Cheng-Hao Liu, Pranam Chatterjee, Yisong Yue, Andreas Krause

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（ETH AI 中心） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Caltech（加州理工学院） ； FutureHouse 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出Active Flow Expansion (ActFlow)方法，通过验证器反馈和主动探索扩展预训练流模型的生成集，覆盖更多有效设计空间，理论证明统计学习保证，在分子和蛋白质任务上优于现有方法。

A Unified Framework for Virtual Wave Transform: From Generalized Formulation to Excitation-Specific Projection

虚拟波变换的统一框架：从广义公式到特定激励投影

Pengfei Zhu, Julien Lecompagnon, Philipp Daniel Hirsch, Mathias Ziegler

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出将扩散动力学映射为虚拟波场的统一谱积分算子框架，揭示信息损失本质，并统一脉冲、锁相、啁啾和编码激励等不同方案为算子子空间投影。

Dream-Tac: A Unified Tactile World Action Model for Contact-Rich Robot Manipulation

Dream-Tac: 用于接触丰富机器人操作任务的统一触觉世界动作模型

Yunfan Lou, Yifan Ye, Yankai Fu, Jun Cen, Xiaowei Chi, Yaoxu Lyu, Peidong Jia, Sirui Han, Zhihe Lu, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Nanjing University（南京大学） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出Dream-Tac统一触觉世界动作模型，通过接触门控视觉-触觉融合和接触感知注意力偏置，联合建模动作、未来视觉观察和触觉动态，在六项接触丰富操作任务中平均动作准确率提升31.7%。

Comments 16 pages,13 figures

Multiscale Fourier Neural Operator for Inverse Wave Scattering in Highly Oscillatory Media

高振荡介质中逆波散射的多尺度傅里叶神经算子

Zilin You, Zhenli Xu, Wei Cai

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出基于多尺度傅里叶神经算子(MscaleFNO)的Helmholtz方程逆介质问题算子学习方法，通过降低谱偏差的神经代理模型映射高振荡介质到散射波场，并引入扩散模型正则化最小二乘逆求解器，数值实验验证了高振荡介质重建的有效性。

Comments 33 pages, 15 figures

A spectral model of power-law decay in natural and engineered systems

自然与工程系统中幂律衰减的谱模型

Balázs Sándor, Márk Honti, Henrique Santos Lima

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种基于第一性原理的谱机制，通过不完全混合反应器的分层扩散矩阵模型，揭示宏观幂律衰减源于初始示踪物位置与边界几何的相互作用，并导出非广延q指数衰减函数。

Comments 8 pages and 3 figures

Inverse designed resistive heaters for uniform switching of Phase Change Materials

用于相变材料均匀切换的逆向设计电阻加热器

Virat Tara, Khoi P. Dao, Juejun Hu, Arka Majumdar

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出逆向设计掺杂硅电阻加热器，通过空间变化掺杂实现均匀加热，将热梯度从110K降至25K，使相变材料Sb2S3的主动切换面积提升10倍。

Comments 14 pages, 4 figures

A Second-order Structure-preserving Parametric FEM for Surface Evolution

一种用于曲面演化的二阶保结构参数有限元方法

Beiping Duan, Zongze Yang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种时间二阶精度、保结构且网格鲁棒的参数有限元方法，用于表面扩散和保体积平均曲率流，通过调和映射热流控制切向运动以保持网格质量。

Comments 23 pages, 12 pages

Retarded Correlators of Charge Transport in a Magnetic Field

磁场中电荷输运的延迟关联函数

Xuan Zhao, Qiuze Sun, Yi Wang, Jin Hu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 基于弛豫时间近似的动理学理论，精确求解线性化玻尔兹曼方程，得到贝塞尔函数形式的解析分布函数，计算延迟流-流关联函数并验证Ward恒等式，揭示磁场对横向扩散的强烈抑制及非流体力学分支割线的物理机制。

Comments 22 pages, 3 figures; comments welcome

vla.cpp: A Unified Inference Runtime for Vision-Language-Action Models

vla.cpp：视觉-语言-动作模型的统一推理运行时

Khanh D. Nguyen, Hung T. Ho, Chinh T. Nguyen, Thanh Q. Duong, Linh D. Le, Duy M. H. Nguyen, Vien A. Ngo, An T. Le

机构 * VinRobotics ； Center for AI Research, VinUniversity（VinUniversity 人工智能研究中心） ； Intelligent Autonomous Systems, TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学智能自主系统） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究学院） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出vla.cpp，基于llama.cpp的便携C++推理运行时，支持多种VLA架构，在LIBERO-Object上接近SOTA性能，内存仅1.3 GiB，并实现跨硬件部署。

Comments 17 pages, 3 figures, 12 tables

Scalar gradient structure and dynamics in turbulent mixing at high Reynolds and Schmidt numbers

高雷诺数和施密特数湍流混合中标量梯度结构与动力学

Ruqaiya Islam Mishi, Dhawal Buaria

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过高达8192^3网格的DNS，研究均匀平均梯度驱动下被动标量在湍流中的梯度结构和放大，发现标量耗散率由应变率非线性放大主导，强耗散区域标量梯度与最压缩应变方向近乎完美对齐，形成片状结构，且分子扩散通过重新分布梯度方差抑制强事件。

Comments 23 pages, 16 figures. Due to arXiv's 1,920-character limit, this abstract is slightly shorter than the version in the PDF

Exact mean-field phase diagram for self-avoiding active particles in a lattice

自避活性粒子在晶格中的精确平均场相图

Felipe Hawthorne, Cristiano F. Woellner, José A. Freire

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过平均场主方程方法，研究了具有硬核排斥的自推进粒子在六种布拉维晶格中的运动诱导相分离，解析得到了旋节线曲面，并揭示了晶格几何通过单一系数影响相图。

Machine learning assisted molecular dynamics of charge-transfer mechanisms at Li/Ga-doped Li$_7$La$_3$Zr$_2$O$_{12}$ (LLZO) interfaces

机器学习辅助分子动力学研究Li/Ga掺杂Li$_7$La$_3$Zr$_2$O$_{12}$ (LLZO)界面的电荷转移机制

Arseniy S. Burov, Artem M. Abakumov, Dmitry A. Aksyonov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过训练矩张量势进行机器学习分子动力学模拟，结合停留时间窗口方法，研究LLZO与Li金属界面的电荷转移，发现Li/Ga-LLZO界面电荷转移活化能低，表明其不是速率限制步骤。

Open quantum system approach to the transverse momentum broadening of a colour dipole

开放量子系统方法研究颜色偶极子的横向动量展宽

François Arleo, Pietro Benzoni, Paul Caucal, Pol Bernard Gossiaux

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 利用开放量子系统形式，研究夸克-反夸克对在稠密QCD等离子体中的传播，推导出Lindblad演化方程，发现准因子化行为，并阐明颜色退相干的关键角度与时间。

Comments 62 pages, 9 figures

The Effects of Cosmic Ray Protons on Galactic Nonthermal Filaments

宇宙线质子对银河系非热细丝的影响

Mohan Richter-Addo, Roark Habegger, Ellen Zweibel, Dylan M. Paré, David T. Chuss

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究银河系中心非热细丝的形成机制，通过MHD模拟比较质子主导和轻子主导的宇宙线注入，发现两者差异不大，提出湍流间歇结构作为第三种形成机制。

Comments Submitted to ApJ, 17 pages, 11 figures, comments welcome

MatMind: A Structure-Activity Knowledge-Driven Generative Foundation Model for Materials Science

MatMind：面向材料科学的结构-活性知识驱动生成基础模型

Zhan'ao Yao, Boxuan Zhang, Jingyuan Shu, Xiaoyu Wu, Rongyan Wang, Linjing Li, Dajun Zeng, Yudong Yao, Tingwei Chen, Youwei Wang, Xiaolin Zhao, Jiahui Shi, Jianjun Liu

机构 * State Key Laboratory of High Performance Ceramics（高性能陶瓷国家重点实验室） ； Shanghai Institute of Ceramics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海陶瓷研究所） ； Center of Materials Science and Optoelectronics Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学材料科学与光电子工程中心） ； School of Chemistry and Materials Science, Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州先进研究所化学与材料科学学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Beijing Wenge Technology Co., Ltd.（北京文格科技有限公司） ； College of Medicine and Biological Information Engineering, Northeastern University（东北大学医学与生物信息工程学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出MatMind，一种基于大语言模型的晶体材料生成基础模型，通过结构-活性知识注入、双头架构和物理信息强化学习，在性质预测、无条件生成和条件生成任务上超越专用模型。

Comments 29 pages, 5 figures, including references

WhiFlash: Accelerating Speculative Decoding with Token-Level Cross-Paradigm Routing

WhiFlash: 通过令牌级跨范式路由加速推测解码

Young D. Kwon, Miles Williams, Rui Li, Alexandros Kouris, Stylianos I. Venieris

机构 * Samsung AI Center, Cambridge, UK（三星AI中心，剑桥，英国） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出WhiFlash，首个统一自回归与扩散并行草稿的跨范式推测解码方法，通过细粒度路由和缓存优化实现高达69.6%的吞吐量提升。

Comments Under review

LFNO: Bridging Laplace and Fourier via Transient-Steady Decomposition

LFNO：通过瞬态-稳态分解桥接拉普拉斯与傅里叶

Jeongun Ha, Sanga Yoon, Donghun Lee

机构 * \dagger（† \dagger） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出拉普拉斯-傅里叶神经算子（LFNO），通过双分支架构显式分解系统动力学为瞬态和稳态分量，在九个基准上超越现有算子，提升稳定性和可解释性。

Comments 21 pages, 11 figures

TriHead-GAN: A Generative Adversarial Network with Triple-Head Discriminator for Carbon Emission Time Series Generation

TriHead-GAN: 一种具有三头判别器的生成对抗网络用于碳排放时间序列生成

Zesen Wang, Lijuan Lan, Yonggang Li, Chunhua Yang

机构 * SanMuGuo 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对城市级高频碳排放数据稀缺问题，提出TriHead-GAN，通过三头判别器联合监督分布真实性、跨变量依赖和步态平滑性，在多个数据集上优于主流基线并提升下游预测精度。

Network Recovery from Cascade Data: A Debiased Jacobian-Based Machine Learning Approach

从级联数据中恢复网络：一种基于去偏雅可比矩阵的机器学习方法

Lei Huang

机构 * MIT Sloan School of Management（麻省理工学院斯隆管理学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出CascadeNet框架，通过去偏雅可比矩阵估计一步转移函数，无需指定扩散模型即可恢复隐藏影响网络，在模拟和COVID-19传播数据中优于现有方法。

Generative Molecular Morphing for Flexible-Size Design via Unbalanced Optimal Transport

基于非平衡最优传输的柔性尺寸分子生成变形设计

Malte Franke, Stefan P. Schmid, Zarko Ivkovic, Kjell Jorner, Andreas Krause

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； NCCR Catalysis（催化联合研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对现有扩散和流模型固定原子数限制的问题，提出基于非平衡最优传输的柔性尺寸分子生成模型Morph，实现条件与无条件3D分子设计，在保持性能的同时提供采样灵活性，并支持分布外生成。

Entropy as a Structural Prior: How a Log-Barrier on DiT Belief Space Drives Musical Diversity and Development

熵作为结构先验：DiT信念空间上的对数障碍如何驱动音乐多样性与发展

Zixi Li, Youzhen Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Datawhale（数据 whale） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出Eisbach对数障碍，利用DiT输出空间能量分布的熵作为权重，在监督扩散训练中通过调节梯度步长促进音乐主题发展、声学区分和纹理多样性，避免模式崩溃。

VoxCPM2 Technical Report

VoxCPM2 技术报告

Yixuan Zhou, Guoyang Zeng, Xin Liu, Xiang Li, Renjie Yu, Jiancheng Gui, Jiaheng Wu, Ziyang Wang, Xudong Shen, Runchuan Ye, Zhisheng Zhang, Jiuyang Zhou, Bingsong Bai, Weiyue Sun, Mengyuan Deng, Qundong Shi, Zhiyong Wu, Zhiyuan Liu

机构 * VoxCPM Team（VoxCPM 团队） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出VoxCPM2，一种全开源多语言可控语音生成基础模型，通过层次化扩散自回归建模、非对称AudioVAE和2B参数/200万小时数据扩展，在零样本和指令跟随TTS基准上达到SOTA，平均WER为1.68%。

Comments The technical report of VoxCPM2, a TTS foundation model (GitHub: https://github.com/OpenBMB/VoxCPM)

Spatiotemporal Imputation with Graph-Informed Flow Matching

基于图信息流匹配的时空插补

Zepeng Zhang, Aref Einizade, Jhony H. Giraldo, Olga Fink

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出GiFlow框架，利用图信息先验和混合向量场模型进行时空插补，优于现有方法。

Comments Accepted at ICML 2026