California Institute of Technology（加州理工学院）

Flow Annealing Posterior Sampling for Function-Space Regression and Inverse Problems

流退火后验采样用于函数空间回归与逆问题

Yaozhong Shi, Zachary E. Ross, Yisong Yue

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

AI总结 提出流退火后验采样（FAPS），首个统一随机过程回归与PDE逆问题的函数空间后验采样框架，利用预训练函数空间流匹配先验，通过低秩协方差预条件器的朗之万校正实现稀疏噪声观测下的似然引导后验推断。

Vera: A Layered Diffusion Model for Content-Preserving Video Editing

Vera: 一种用于内容保持视频编辑的分层扩散模型

Hongkai Zheng, Ta-Ying Cheng, Benjamin Klein, Yisong Yue, Zhuoning Yuan

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Netflix, Inc（Netflix公司） 纠错

AI总结 提出Vera分层扩散框架，通过生成编辑层和alpha遮罩与源视频合成，利用混合Transformer架构和高质量分层数据集，在保持内容的同时实现高质量编辑。

Comments https://vera-layered-diffusion.github.io/

Hierarchical Reinforcement Learning for Sparse-Reward Search in Commutative Algebra

用于交换代数中稀疏奖励搜索的分层强化学习

Giorgi Butbaia, Paul Orland, Coco Huang, Davide Passaro, Lucas Fagan, Michele Tarquini, Hailong Dao, David Eisenbud, Ali Shehper, Sergei Gukov

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Temple University（天普大学） ； University of Kansas（堪萨斯大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 针对数学猜想验证中的奖励稀疏问题，提出基于约束选项的分层强化学习框架，结合等变图神经网络策略，在交换代数问题中首次应用HRL并优于经典RL和贪心搜索。

Comments 21 pages, 15 figures, 3 tables. Accepted at ICML 2026

The Two-Hump Problem: Bridging the Difficulty Gap in Mathematical Reinforcement Learning

双峰问题：弥合数学强化学习中的难度差距

Lucas Fagan, Michele Tarquini, Ali Shehper, Maksymilian Manko, Angus Gruen, Coco Huang, Giorgi Butbaia, Davide Passaro, Sergei Gukov

机构 * Department of Mathematics, California Institute of Technology（加州理工学院数学系） ； Institute of Mathematics, University of Zurich（苏黎世大学数学研究所） ； Zero Latency Labs（零延迟实验室） ； Department of Mathematics, Temple University（天普大学数学系） 纠错

AI总结 针对数学搜索问题中奖励稀疏和难度分布不均的挑战，提出数据生成和算法增强方法，包括超移动和Transformer架构，显著提升性能并发布大规模基准数据集。

Comments Accepted at ICML 2026. 38 pages, 9 figures. Code and datasets: https://github.com/Math-AI-Caltech/ACSolverX