University of Cambridge（剑桥大学）

Discrete Diffusion Models: A Unified Framework from Tokenization to Generation

离散扩散模型：从词元化到生成的统一框架

Ye Yuan, Weien Li, Rui Song, Zeyu Li, Haochen Liu, Xiangyu Kong, Zixuan Dong, Linfeng Du, Zipeng Sun, Weixu Zhang, Jiaxin Huang, Changjiang Han, Yonghan Yang, Zichen Zhao, Xiuyuan Hu, Haolun Wu, Yankai Chen, Fengran Mo, Jikun Kang, Bowei He, Philip S. Yu, Xue Liu

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MBZUAI - Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Rochester Institute of Technology（罗彻斯特理工学院） ； Salesforce（Salesforce公司） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 研究离散扩散模型，引入统一框架从离散状态空间构建审视该模型，让现有公式成为共同设计空间实例，揭示训练、推理等方面权衡，为未来研究提供方向。

DeepCormack: Fermi surface tomography using model-based data-driven algorithms

深度科马克：使用基于模型的数据驱动算法进行费米面断层扫描

Georg F. B. Lovric, Bryn Drury, Carola-Bibiane Schönlieb, Stephen B. Dugdale, Ander Biguri

机构 * Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge（应用数学与理论物理系，剑桥大学） ； H.H. Wills Physics Laboratory, University of Bristol（布里斯托大学HH.Wills物理实验室） 纠错

AI总结 研究利用电子-正电子湮灭辐射角关联重建三维双光子动量密度来研究材料费米面，提出基于数据驱动模型的深度科马克算法，通过集成深度学习模型增强传统方法，还给出合成数据方法，提高重建质量并加快采集时间。

Comments 28 pages, 17 figures

BiliVLA: Scene-Aware Vision-Language-Action Model with Reinforcement Learning for Autonomous Biliary Endoscopic Navigation

BiliVLA: 基于强化学习的场景感知视觉-语言-动作模型用于自主胆道内镜导航

Jinsong Lin, Chi Kit Ng, Zhiyong Xiong, Zikang Pan, Yihan Hu, Tabassum Tamima, Ziyi Hao, Eddie Cheung, Jiewen Lai, Huxin Gao, Hongliang Ren

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University（中山大学附属第三医院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

AI总结 提出BiliVLA框架，将胆道内镜导航建模为指令条件化的视觉运动学习问题，结合场景感知监督和两阶段训练（SFT+GRPO），在ERCP子任务中实现91.96%的动作精度和84.85%的成功率。

From Reward-Hack Activations to Agentic Risk States: Context-Calibrated Mechanistic Monitoring in LLM Agents

从奖励黑客激活到智能体风险状态：LLM智能体中的上下文校准机制监控

Patrick Wilhelm, Odej Kao

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 本研究通过分析ReAct风格智能体在Gameable ALFWorld和WebShop环境中的奖励黑客行为，提出结合激活状态、熵和决策上下文的上下文校准监控方法，以更准确评估智能体风险。