图像生成

OGPO: Sample Efficient Full-Finetuning of Generative Control Policies

OGPO：生成控制策略的样本高效全微调

Sarvesh Patil, Mitsuhiko Nakamoto, Manan Agarwal, Shashwat Saxena, Jesse Zhang, Giri Anantharaman, Cleah Winston, Chaoyi Pan, Douglas Chen, Nai-Chieh Huang, Zeynep Temel, Oliver Kroemer, Sergey Levine, Abhishek Gupta, Hongkai Dai, Paarth Shah, Max Simchowitz

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

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出OGPO算法，通过离策略评论网络和修改的PPO目标，实现生成控制策略的样本高效微调，在多种操作任务上达到最优性能，并能在无专家数据下微调不良初始化的行为克隆策略。

Comments Website: https://simchowitzlabpublic.github.io/ogpo-site/ Code: https://github.com/simchowitzlabpublic/OGPO_public

A Local Discontinuous Galerkin Method for Dirichlet Boundary Control Problems

Dirichlet边界控制问题的局部间断Galerkin方法

Peter Benner, Michael Hinze, Hamdullah Yücel

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对二维凸多边形域上对流扩散方程的L^2-Dirichlet边界控制问题，采用局部间断Galerkin方法离散，推导了全离散和变分离散控制逼近的先验误差估计，数值实验验证了方法性能。

Normalizing Flows are Capable Models for Continuous Control

归一化流是连续控制的有效模型

Raj Ghugare, Benjamin Eysenbach

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种归一化流架构，可无缝集成到强化学习算法中作为策略、Q函数和占用度量，在模仿学习、离线、目标条件和无监督RL中取得更高性能。

Comments Project page with code - https://rajghugare19.github.io/nf4rl/

Action ControlNet: A Lightweight Delay-Aware Adapter for Smooth Asynchronous Control in Vision-Language-Action Models

Action ControlNet: 一种轻量级延迟感知适配器，用于视觉-语言-动作模型中的平滑异步控制

Tiecheng Guo, Meng Guo

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出Action ControlNet，一种轻量级延迟感知适配器，通过将已执行的动作后缀作为残差条件，在不重新训练骨干网络的情况下，减少异步执行中的动作不连续和抖动，提升机器人操控的鲁棒性和平滑性。

Traveling profiles and control cost for a PDE describing the evolution of invasive species

描述入侵物种演化的偏微分方程的传播轮廓与控制成本

Stefano Bianchini, Chiara Trifone

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究入侵物种控制模型中最优行波解的结构，通过相平面分析得到唯一最优轮廓，并证明控制成本函数关于速度仅C1光滑、关于非线性项Lipschitz连续，且一般非凸非次加性。

Unitary Designs from Doped Matchgate Circuits

掺杂匹配门电路中的酉设计

Fabian Ballar Trigueros, Zheng-Hang Sun, Xhek Turkeshi, Piotr Sierant, Poetri Sonya Tarabunga

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过掺杂非高斯门突破匹配门电路的可积性限制，利用匹配门交换子框架分析酉2-设计形成，得到非高斯门数量的严格界限，并展示在局部电路中的扩散限制。

Comments 38 pages, 8 figures

Optimal Dynamic Fees for Automated Market Makers: A Stochastic Control Approach to Loss-Versus-Rebalancing

自动做市商的最优动态费用：针对再平衡损失的随机控制方法

Farbod Ghasemlu

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究恒定乘积自动做市商中流动性提供者的最优动态费用策略，通过随机控制方法平衡交易收入与套利损失，证明最优费用与波动率正相关且具有顺周期性。

Comments 18 pages, 3 figures, 1 table; JEL: G12, G14, C61, D47

Optimal Control Problem with Mixed Control and State Constraints for Cancer Chemotherapy and Treatment Optimization

具有混合控制和状态约束的癌症化疗与治疗优化最优控制问题

David Lassounon, Aziz Belmiloudi, Mounir Haddou

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对化疗药物递送策略，提出具有混合控制和状态约束的最优控制问题，通过非线性反应扩散方程建模，推导最优性必要条件，并在肺癌消除案例中验证策略有效性。

Nonsmooth Obstacles and Killed Resolvents in Reflected Stochastic Control

反射随机控制中的非光滑障碍与杀灭预解式

Louis Shuo Wang, Jiguang Yu, Ye Liang

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对具有非光滑最大型收益的二维反射扩散最优停止问题，提出测度值变分公式化，证明停止增益为带奇异性支撑的Radon测度，并给出杀灭预解表示，修正了无效的无限制预解公式。

DASIP: Dynamic Test-Time Compute Scaling for Robot Control with Stochastic Interpolant Policies

DASIP：基于随机插值策略的机器人控制动态测试时计算缩放

Inkook Chun, Seungjae Lee, Michael S. Albergo, Saining Xie, Eric Vanden-Eijnden

机构 * New York University（纽约大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Capital Fund Management（资本基金管理公司） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出难度感知随机插值策略（DA-SIP），通过难度分类器动态调整推理步数、求解器和ODE/SDE积分，在保持任务成功率的同时将计算时间减少2.6-4.4倍。

Multilevel Stochastic Gradient Descent for Optimal Control Under Uncertainty

不确定性下最优控制的多层随机梯度下降法

Niklas Baumgarten, David Schneiderhan

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种多层随机梯度下降法，用于求解受不确定输入数据影响的偏微分方程最优控制问题，通过并行多层蒙特卡洛估计随机梯度，实现线性收敛并显著优于标准随机梯度下降法。

Modest, artistic, and radical solutions to the environmental impact of image-generating machine learning

图像生成机器学习的环境影响：温和、艺术与激进的解决方案

Laura U. Marks, Jess MacCormack, Kehui Li

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)

AI总结 针对图像生成ML的高能耗问题，从计算机工程、媒体研究和艺术角度探索非精确计算、小模型、低精度硬件等解决方案，并提出真实成本核算。

Comments Paper in Proceedings of LIMITS 2026: 12th Workshop on Computing within Limits, 2026-06-23-25, Online

Coherent Microwave Control of Optically Addressable Donor Qubits in ZnO

ZnO中光学可寻址施主量子比特的相干微波控制

Ethan R. Hansen, Dong-Rong Wu, Yixuan Li, Yaser Silani, Joseph Falson, Yusuke Kozuka, Masashi Kawasaki, Yuan Ping, Kai-Mei C Fu

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过微波脉冲实现ZnO中注入的$^{115}$In施主电子自旋的相干控制，利用光泵浦初始化与读出，观测到拉比振荡和超精细跃迁，但低场下相干时间显著短于预期。

Comments 14 pages, 15 figures

Condition-Wise Sinkhorn Drifting for One-Shot Learned Channel Simulation

条件式Sinkhorn漂移用于一次性学习信道仿真

Rick Fritschek, Rafael F. Schaefer

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对学习通信系统中扩散式反向采样成本高的问题，提出条件式Sinkhorn漂移，一种一次性信道替代方法，通过条件Sinkhorn目标训练生成器，在AWGN、瑞利衰落等信道下评估，条件式变体在条件诊断和符号编码检查中表现最强。

Comments 12 pages, 3 figures

Structured Cognitive Loop for Behavioral Intelligence in Large Language Model Agents (Extended Revision: From Behavioral Architecture to Epistemic Accountability)

大型语言模型代理中行为智能的结构化认知循环（扩展修订：从行为架构到认知问责）

Myung Ho Kim

机构 * JEI University（JEI大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)

AI总结 提出结构化认知循环（SCL）架构，通过分离认知、记忆、控制和行动模块，实现LLM代理的可问责行为，在360个任务中成功率86.3%，优于基线方法。

Comments This revised version extends the original SCL framework from a behavioral architecture for reliable LLM agents into a broader architecture of epistemic accountability, integrating context-aware Human-in-the-Loop control, Pool-Gated Retrieval, and the Horizon-Warrant-Commitment structure

Online Spectral Deflation for State Constrained Optimal Control Problems

状态约束最优控制问题的在线谱消去法

Teeratorn Kadeethum, Francesco Ballarin, Youngsoo Choi, Sanghyun Lee

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对参数化PDE约束最优控制中的点态状态约束问题，提出一种可复用的谱消去策略，通过预计算参考Schur补的低阶特征模态并在在线阶段限制到非活动集，结合A-DEF2消去基加速Jacobi预处理CG求解，在多个基准测试中减少55-98%的CG迭代次数。

Unified Audio Generation and Editing via Joint Condition Modeling and Progressive Training

统一音频生成与编辑：联合条件建模与渐进训练

Haocheng Dong, Yuheng Lu, Cheng Gong, Shansong Liu, Xiao-Lei Zhang, Xuelong Li

机构 * Department of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China（电子工程与信息科学系，中国科学技术大学） ； Tianjin Key Laboratory of Cognitive Computing and Application, School of Artificial Intelligence, Tianjin University（认知计算与应用重点实验室，天津大学人工智能学院） ； Institute of Artificial Intelligence of China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出AudioWeave统一模型，通过联合条件建模和渐进多阶段训练策略，实现文本到音频生成和音频编辑的单一框架，性能与专用模型相当。

ControlMap: Controllable High-Definition Map Generation for Traffic Scenario Simulation

ControlMap: 用于交通场景仿真的可控高清地图生成

Marwan Farag, Steffen Wäldele, Yu Yao

机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Robert Bosch GmbH（博世公司） ； Motional, Inc（Motional公司） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出基于潜在扩散和ControlNet的数据驱动管道，实现可控高清地图生成，支持空间引导、条件强度调整和城市风格迁移，并引入新指标评估控制信号遵循度和地图真实性。

Adaptive Resource Management and Quality Control for Streaming Video Generation

自适应资源管理与质量控制用于流式视频生成

Yifei Xia, Hao Yuan, Suhan Ling, Haoran Sun, Hanke Zhang, Xupeng Miao, Fangcheng Fu, Bin Cui

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对自回归扩散Transformer在实时流式视频生成中的播放连续性SLO，提出基于播放余量的服务系统SlackServe，通过三级优先级队列、重新归位和弹性序列并行重新分配资源，并在质量下限下通过双模帕累托路由选择每块保真度配置，显著提升QoE并降低首块延迟。

Towards Unified Song Generation and Singing Voice Conversion with Accompaniment Co-Generation

面向统一歌曲生成与带伴奏共生成的歌声转换

Ziyu Zhang, Chunyu Qiang, Xiaopeng Wang, Yuxin Guo, Kang Yin, Wenjie Tian, Jingbin Hu, Tianlun Zuo, Zhao Guo, Teng Ma, Yuzhe Liang, Chen Zhang, Lei Xie

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出UniSinger框架，基于多模态扩散Transformer统一零样本歌曲生成与伴奏共生成歌声转换，通过共享说话人嵌入和课程学习策略实现跨任务音色控制与多任务优化。

StyleShield: Exposing the Fragility of AIGC Detectors through Continuous Controllable Style Transfer

StyleShield: 通过连续可控风格迁移揭示AIGC检测器的脆弱性

Guantian Zheng

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：image synthesis(abstract)

AI总结 提出StyleShield，一种基于流匹配的条件文本风格迁移框架，通过连续控制风格迁移强度，在保持语义相似度的同时实现高规避率，并引入RateAudit算法质疑基于分数的检测可靠性。

Comments 12 pages, 5 figures. Code and model weights will be released upon acceptance

From Noise to Intent: Anchoring Generative VLA Policies with Residual Bridges

从噪声到意图：基于残差桥的生成式VLA策略锚定

Yiming Zhong, Yaoyu He, Zemin Yang, Pengfei Tian, Yifan Huang, Qingqiu Huang, Xinge Zhu, Yuexin Ma

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出ResVLA架构，通过频谱分析将机器人控制解耦为确定性低频锚点和随机高频残差，利用残差扩散桥聚焦局部动态精化，实现高效表示与强条件对齐。

Comments Accepted to ICML 2026

Evaluating SQL Understanding in Large Language Models

评估大型语言模型对SQL的理解能力

Ananya Rahaman, Anny Zheng, Mostafa Milani, Fei Chiang, Rachel Pottinger

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)

AI总结 本文评估大型语言模型在SQL任务中的理解能力，通过检测语法错误、识别缺失token、预测查询性能等任务，揭示模型在语义理解和连贯性方面的局限。

Comments 12 pages conference submission

Journal ref Proc. EDBT 2025, pp. 909-921, 2025

ReactVLA: Fast and Lightweight Reactive Robot Manipulation via Improved Mean Flow Action Generation

ReactVLA: 通过改进的平均流动作生成实现快速轻量级反应式机器人操作

Yanzhao Guo, Wenkai Chen, Jianwei Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Technical Aspects of Multimodal Systems (TAMS), Department of Informatics, Universität Hamburg（汉堡大学信息学系多模态系统技术方面（TAMS）） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出ReactVLA框架，结合改进的平均流动作生成器和注意力残差机制，实现轻量低延迟的实时机器人操作，在模拟和真实任务中性能提升达1.65倍，推理速度提升4倍以上。

GeoHAT: Geometry-Adaptive Hybrid Action Transformer for Mobile Manipulation

GeoHAT: 几何自适应混合动作Transformer用于移动操作

Xiangyu Zhu, Renjun Wu, Luzhou Ge, Jinyan Liu, Xuesong Li

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出GeoHAT框架，通过轻量级傅里叶空间编码器注入几何信息，并采用混合全身动作解码器分解机械臂与基座动作，在ManiSkill-HAB基准上成功率提升23.7%。

Criticality of a Stochastic Dense Associative Memory Model with Exponential Interaction Function

具有指数交互函数的随机稠密联想记忆模型的临界性

Marco Cafiso, Paolo Paradisi

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究随机指数稠密联想记忆模型在MNIST数据上的动力学，发现噪声诱导的相变，临界噪声水平随负载增加而降低，临界状态下呈现长时间相关动力学。

Hamilton-Jacobi-Bellman Equations in Random Geometries: Homogenization on Continuum Percolation Clusters

连续渗流簇上的Hamilton-Jacobi-Bellman方程的随机均匀化

Rodrigo Bazaes, Alexander Mielke, Chiranjib Mukherjee

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究连续渗流簇上退化随机Hamilton-Jacobi-Bellman方程的均匀化性质，利用Hamiltonian的强制性和相对熵结构，结合连续渗流随机几何，证明了几乎必然的均匀化结果。

Comments Completely revised manuscript, some earlier assumptions corrected; the revised assumptions are now sharp and apply to a substantially broader class of models, large parts of the proofs have been rewritten and are new

OMG: Omni-Modal Motion Generation for Generalist Humanoid Control

OMG: 面向通用人形机器人的全模态运动生成

Siqiao Huang, Kun-Ying Lee, Dongming Qiao, Guanqi He, Zhenyu Wang, Yitang Li, Shaoting Zhu, Hang Zhao

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出OMG框架，通过精心策划的数据流程和扩散模型，实现基于语言、音频和参考动作的全模态全身控制，展示了最先进的性能和可扩展性。

Comments Project Page: https://tsinghua-mars-lab.github.io/OMG/

Complexity synchronization as a diagnostic and control principle for adaptive systems

自适应系统的复杂性同步作为诊断与控制原则

Korosh Mahmoodi, Scott E. Kerick, Piotr J. Franaszczuk, David L. Boothe, Paolo Grigolini, Bruce J. West

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出复杂性同步（CS）作为自适应系统的诊断与干预原则，通过多智能体模型验证其与协作性能的关系，揭示功能相关子系统并指导修复。

CT-VAM: A Cerebello-Thalamic-Inspired Vision-Action Model for Efficient Visuomotor Control

CT-VAM: 一种小脑-丘脑启发的视觉-动作模型用于高效视觉运动控制

Jiacheng Li, Yize Guo, Jiabin Guo, Qingchen Liu, Jiahu Qin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； AIRLab, Department of Automation（自动化系AIRLab） 纠错

专题命中 可控生成 ：inpainting(abstract)

AI总结 提出CT-VAM模型，通过TARS条件注意力解码器融合异构输入，以68M参数实现与大型VLA模型相当的LIBERO成功率，并降低推理延迟，支持高频控制。