图像生成

Nucleation beyond Equilibrium: Fronts Control Invasion in Bistable Ecosystems

超越平衡的成核：双稳态生态系统中的入侵由前沿控制

Victor Lequin, Giulio Biroli, Camille Scalliet

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对具有非守恒矢量序参量的反应扩散系统建立了非平衡成核理论，将其应用于双稳态生态的 Lotka-Volterra 模型，揭示了强种间竞争使入侵难度指数级增加的机制。

Comments 34 pages, 20 figures, 2 supplementary videos

AtumAI: A Principled Framework for Agentic Generation of Datacenter Control-Plane Policies

AtumAI：一种用于智能体生成数据中心控制平面策略的原则性框架

Qiushi Lin, Chaojie Zhang, Íñigo Goiri, Aditya Akella, Ricardo Bianchini, Jovan Stojkovic

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 AtumAI是一种用于智能体生成数据中心控制平面策略的框架，通过任务编译器和进化设计循环实现形式化、可迁移、系统化的策略生成，其生成的策略在三类任务上均优于专家基线。

PosterMELD: Multi-Agent Paper-to-Poster Generation for Controllable Design Diversity with Editable Print-Ready Outputs

PosterMELD：面向可编辑打印就绪输出的可控设计多样性多智能体论文转海报生成

Haojie Hu, Chenhao Dang, Yaojia Liu, Hengrui Kang, Conghui He, Weijia Li

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)

AI总结 PosterMELD是模板条件化多智能体海报生成流水线，可导出可编辑PPTX和PNG，在621篇论文实验中PRR达81.3%，成本仅为Codex+Skill的3.5%，性能优于P2P、PosterGen等方法。

Comments 9 pages, 5 figures, and 4 tables. Code and resources are available at https://github.com/Shannon4Science/PosterMELD

FreqNav: Stage-Wise Frequency Routing for Object-Oriented Aerial Vision-Language Navigation

FreqNav：面向面向对象空中视觉语言导航的分阶段频率路由

Yin Tang, Jiawei Ma, Jiahao Li, Hao Zhang, Zhemin Sun, Jianqiao Sun, Deyu Zhang

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对现有空中VLN方法的感知干扰问题，提出FreqNav框架，通过动态分配视觉令牌实现分阶段频率路由，提升性能并加快推理速度，验证了其实际应用潜力。

Node-Wise Dynamic Optimal Control for Evolutionary Games on General Multilayer Networks

通用多层网络上演化博弈的节点级动态最优控制

Rio Aurachman, Giuliano Punzo

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对通用多层网络中演化博弈的最优控制问题，通过求解哈密尔顿-雅可比-贝尔曼方程得到节点级动态最优激励的解析解，经数值验证后与现有文献结果对比，为促进种群合作提供了新方案。

Comments 17 pages, 5 figures, 2 tables

Relation Geometry in Semantic Space of Language Models

语言模型语义空间中的关系几何

Zhihan Cao, Hiroaki Yamada, Simone Teufel, Tatsuya Hiraoka, Kentaro Inui, Hitomi Yanaka, Takenobu Tokunaga

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究语言模型语义空间中关系几何的表征情况，通过三类语言模型在6种语义关系上的实验，发现非对称关系的表征更清晰，且不同模型依赖的信息来源存在差异。

Comments Manuscript under review

PRISM: Polynomial Representations for Interaction-Structured Motor Control

PRISM：用于交互结构运动控制的多项式表示

Seung Hyun Lee, Stella X. Yu

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对机器人观察中物理变量交互作用问题，提出PRISM策略表示，通过因式分解多项式模块展现高阶交互特征，在强化和模仿学习中应用，提升了人形机器人运动等性能，还能产生无传感器柔顺行为，表明多项式表示应成运动控制标准选择。

Spectral Dynamics of Semantic Drift in Clinical Multi-Agent Language Model Networks

临床多智能体语言模型网络中语义漂移的谱动力学

Amritesh Banerjee

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究临床多智能体语言模型网络中语义漂移的谱动力学，通过映射多智能体通信不确定性轨迹到嵌入空间，揭示结构瓶颈危害。提出动态谱监测技术，经图拉普拉斯算子特征分解确保全局状态扩散，保障自主医疗诊断可靠性。

EventOD: Event-Aware OD Flow Generation via LLM-Guided Semantic Modulation

EventOD：通过大语言模型引导的语义调制实现事件感知的OD流生成

Jie Zhao, Jie Feng, Can Rong, Zhihan Hou, Peng Lu, Yong Li

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城研究院） ； Singapore-MIT Alliance for Research and Technology（新加坡-麻省理工学院科研与技术联盟） ； Xiuzhong College, Tsinghua University（清华大学致理书院） ； Department of Automation, Central South University（中南大学自动化学院） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究在破坏性事件下估计OD流的问题，提出EventOD框架，利用大语言模型和轻量级适应模块，通过输入级调制实现事件感知适应，实验表明该方法能提高重建精度和分布保真度。

SeT-Diff: Towards Semantic Foundation Models for HPC Telemetry and Time-Series

SeT-Diff：面向高性能计算遥测和时间序列的语义基础模型

Giovanni B. Esposito, Francesco Antici, Daniele Cesarini, Andrea Bartolini

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； CINECA（意大利国家科研计算中心） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对数据中心计算节点建模需求，提出SeT-Diff基础模型，采用基于扩散的方法，在真实超级计算机数据集实验中，其重建任务平均绝对误差为0.0470，有零样本排列稳定性，单个模型可有效执行多种任务，是高性能计算系统有效的数据驱动数字孪生。

The symmetric V-cycle can diverge under the multigrid axioms for cell-centred discretisations

在用于格心离散化的多重网格公理下，对称V循环可能发散

Ming Hei Wong

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究格心离散化下多重网格方法中标准对称V循环的收敛性，通过两种构造表明其可能发散，即使满足相关公理假设，而W循环仍一致收缩，还给出了平滑计数阈值与相关常数的关系及具体离散化中的发散情况。

Comments 26 pages, 6 figures

Output Regulation for Linear Parabolic Systems Using Finite-Dimensional Tracking-Error-Based Control

基于有限维跟踪误差控制的线性抛物型系统输出调节

Bingsen Li, Emilia Fridman, George Weiss

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究一维扩散反应系统在干扰和参考信号由不稳定外系统生成时的输出调节问题，提出基于有限维跟踪误差的调节器设计方法，通过推导组合装置转化问题，利用模态分解法刻画可观测性，证明观测器增益性质并给出LMI条件，分析了含未知时变测量延迟的情况。

Comments 16 pages, 3 figures

Control of morphology and topology in a lattice model of branching morphogenesis

分支形态发生晶格模型中形态和拓扑的控制

Christian Hanauer, Frank Jülicher, Efe Ilker

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出结合非平衡物理与发育生物学思想的晶格模型，用于形态发生素控制的分支形态发生。通过局部算子控制拓扑，研究分支模式动力学，发现拓扑保持稳态簇的回转半径与簇大小呈幂律缩放，给出了不同晶格中的指数。

Comments Main text and appendix: 11 pages, 6 figures, 2 tables

Stochastic Quantization as Optimal Control

作为最优控制的随机量子化

Lingxiao Wang

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究将随机量子化表述为有限时间随机最优控制问题，利用可处理参考过程及参考校正终端成本，通过神经网络学习残余控制实现最优随机量子化，在多峰势和二维晶格标量\(\phi^4\)理论中取得成果，将量子化表述为控制。

Comments 7 pages, 4 figures

The Geometry of Semantic Space: A Continuous Geometric Framework for the Transformer Architecture

语义空间的几何：Transformer架构的连续几何框架

Zhihua Liang

机构 * INFN, Sezione di Cagliari（意大利国家核物理研究所，卡利亚里分部） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出连续几何框架，将Transformer架构运算建模为积分 - 微分方程，从几何公理出发转化其核心组件。通过实验验证，此框架能为大语言模型的稳定性、上下文及优化动态提供预测性描述词汇。

AeroAct: Action-Centered World-Action Models for Language-Conditioned Quadrotor Flight

AeroAct：用于语言条件四旋翼飞行的以动作中心的世界-动作模型

Xinhong Zhang, Qiyuan Zhu, Yubo Huang, Haolin Chen, Runqing Wang, Yuhao Mo, Zhongxin Chen, Yu Hu, Xinjiang Wang, Jian Sun, Gang Wang

机构 * School of Automation, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自动化学院） ； School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机械工程学院） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究语言条件下四旋翼飞行问题，提出AeroAct模型，利用预训练视频扩散Transformer，结合相关采集设备和程序获取数据，经实验验证该模型能提升四旋翼飞行的目标跟踪和物体搜索性能，且对应策略可在实体四旋翼上执行。

The regional control of a fractional spatio-temporal SIR model

分数阶时空SIR模型的区域控制

Sofwah Ahmad

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究有界区域上含分数阶扩散的非线性时空流行病学模型的区域最优控制问题，考虑疾病传播及两种控制方式，建立解的性质，证明最优控制存在并推导条件，发现集中接种疫苗可减轻疾病传播，给出数值模拟。

Dual-Process Atomic Skill Learning: Decoupling Semantic Reasoning and Real-Time Control

双过程原子技能学习：解耦语义推理与实时控制

Jun Chen, Erdent Bao, Wenlong Dong, Jierui Liu, Qi Cai, Hao Wan, Shaopeng Li, Weijun Qin, Jing Liang, Huiping Zhuang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； EbTech Co. Ltd.（依比特科技有限公司） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对语言条件模仿学习推广到多步组合任务的挑战，提出双过程原子技能学习框架DASL，通过解耦语义推理与实时控制，含低频和高频策略，有效减轻技能码本干扰问题，性能显著优于现有基线。

Comments 28 pages,20 figures,21 tables

Coherent Quantum Schrodinger Bridge: Two-Boundary Optimal Control for Quantum Algorithm Design

相干量子薛定谔桥：量子算法设计的双边界最优控制

Masayuki Ohzeki

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究将量子算法双边界过程视为相干量子薛定谔桥，利用阿哈罗诺夫双态矢量和庞特里亚金原理得出最优哈密顿量，应用此框架重构多种算法，将不同算法范式统一为选择边界条件和实现最优流的几何原理。

Comments 7 pages

On the Approximation of Optimal Control in Regime-Switching Diffusions

关于状态切换扩散中最优控制的逼近

Somnath Pradhan, Dinesh Rathia

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究状态切换扩散中最优控制策略的逼近与简化问题，利用方程正则性、策略密度结果等，构建Euler - Maruyama逼近和有限状态逼近，证明相关收敛性，为该类控制问题提供系统逼近框架及数值实现依据。

Circuit Depth Reduction of One-Ancilla Quantum Differential Equation Solver via Extrapolation

通过外推法降低单辅助量子微分方程求解器的电路深度

Di Fang, Justin Park

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究如何降低单辅助量子微分方程求解器的电路深度，通过结合求解器与经典步长后处理，在对数数量的有限时间步长上运行求解器并利用经典后处理消除误差，将最大单次运行电路深度降至\(O(\mathrm{polylog}(1/\epsilon))\)，数值实验验证了方法有效性。

Decay of solutions and bilinear control to trajectories of a 1D degenerate parabolic system

一维退化抛物型系统解的衰减及轨迹的双线性控制

Alfredo S. Gamboa, André Da Rocha Lopes, Luis P. Yapu

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究一类含弱退化扩散系数的一维非线性抛物型系统，通过反应项系数控制，利用局部反演方法结合先验估计，分析其解的衰减及轨迹可控性。

AMRM-Pure: Semantic-Preserving Adversarial Purification

AMRM-Pure：语义保留对抗净化

Zhihao Dou, Zhiqiang Gao, Dongfei Cui, Weida Wang, Qinjian Zhao, Dinggen Zhang, Jun Yan, Zeke Xie, Shufei Zhang

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究从保留图像块语义关系角度探索对抗净化，用注意力掩码重建模型（AMRM），提出AMRM-Pure框架，通过保留块级语义去噪对抗输入，经分类损失微调增强鲁棒性，实验验证方法有效性。

Comments AISTATS 2026

Biological Motifs for Agentic Control

用于智能体控制的生物基序

Bogdan Banu

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究大语言模型向自主智能体转变带来的可靠性等挑战，通过基因调控网络与智能体软件系统的类型化接口对应，映射生物基序到软件设计模式，给出智能体操作数等核心贡献并具实践可行性。

Comments 80 pages. Preprint; feedback welcome

Worldscape-MoE: A Unified Mixture-of-Experts World Model for Scalable Heterogeneous Action Control

Worldscape-MoE：用于可扩展异构动作控制的统一专家混合世界模型

Jianjie Fang, Yongyan Xu, Ziyou Wang, Chen Gao, Yuchao Huang, Zhaolu Wang, Rongze Tang, Mingyuan Jia, Baining Zhao, Weichen Zhang, Xin Zhang, Haisheng Su, Yu Shang, Wei Wu, Xinlei Chen, Yong Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Manifold AI 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究视频生成世界模型控制接口碎片化瓶颈，提出基于扩散变换器的专家混合世界模型Worldscape-MoE，通过模态感知控制注入等实现异构动作控制，实验验证其有效性和扩展性。

Comments 36 pages

L1 Optimal Control of Continuous-Time Stochastic Positive Systems

连续时间随机正系统的 L1 最优控制

Alba Gurpegui, Takashi Tanaka, Anders Rantzer

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究连续时间随机正系统的 L1 最优控制问题，考虑线性非负成本及输入约束，建立正象限前向不变性并提出模拟方法，给出有限和无限时域问题的显式解，证明对乘性随机不确定性的鲁棒性。

Comments 14 Pages. 2 Figures. Accepted for publication in IEEE Control Systems Letters (L-CSS) and under review for the 65th IEEE Conference in decision and control 2026 (CDC)

SoPlasmaFoam: an OpenFOAM-based solver for streamer and dielectric barrier discharges with adaptive mesh refinement

SoPlasmaFoam：基于OpenFOAM的用于流光和介质阻挡放电的求解器及自适应网格细化

R. Pasolari, K. Kourtzanidis

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究基于OpenFOAM构建求解器SoPlasmaFoam，通过耦合泊松方程求解带电粒子输运。评估对流方案，分析泊松输运耦合，引入边界条件。该求解器经验证并展示多区域能力，为多物理模拟提供模块化基础。

Text Dictates, Music Decorates: Energy-based Attention for Editable Dance Motion Generation

文本主导，音乐装饰：基于能量的注意力机制用于可编辑舞蹈动作生成

Seong Jong Yoo, Siyuan Peng, Felix Gu, Stratis Aloimonos, Cornelia Fermüller

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出STREAM模型，通过模态解耦的扩散变压器分离文本语义和音乐节奏控制，实现可编辑舞蹈动作生成，并引入新数据集Motorica++和评估指标EDS。

Comments Accepted to ECCV 2026

Bridge-WA: Predicting Where and How the World Changes for Robotic Action

Bridge-WA: 预测世界变化的位置和方式以支持机器人动作

Yongjie Bai, Hanting Wang, Mingtong Dai, Qijun Zhong, Yang Liu, Liang Lin

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； X-Era AI Lab（X-Era AI实验室） 纠错

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)

AI总结 提出Bridge-WA轻量框架，通过蒸馏未来变化教师模型为三个紧凑先验，引导动作生成聚焦于场景变化的位置和方式，提升机器人操作的成功率和鲁棒性。

Comments 21 pages, 8 figures, https://hcplab-sysu.github.io/BRIDGE-WA

Bilinear control of age--space structured populations

年龄-空间结构化群体的双线性控制

Jiguang Yu, Louis Shuo Wang

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究具有更新边界条件和内源性监测反馈的非局部年龄-空间结构化种群方程的双线性最优控制，通过特征温和公式建立闭环适定性和弗雷歇可微性，推导降阶和反馈校正伴随方程，并证明一阶最优性条件。