Peking University（北京大学）

Disentangling Continuous-Time Latent Dynamics: Identifiability of Latent SDEs via Diffusion Shifts

解缠连续时间潜在动力学：通过扩散偏移实现潜在SDE的可辨识性

Yuanyuan Wang, Wenjie Wang, Haoxuan Li, Mingming Gong, Kun Zhang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 针对连续时间潜在随机微分方程模型的可辨识性问题，利用环境引起的扩散协方差偏移，证明在漂移无稀疏性假设下，对角扩散机制可识别潜在坐标至置换和缩放，并估计潜在解缠与因果图。

PhysisForcing: Physics Reinforced World Simulator for Robotic Manipulation

PhysisForcing：面向机器人操作的物理增强世界模拟器

Peiwen Zhang, Yufan Deng, Shangkun Sun, Juncheng Ma, Duomin Wang, Jonas Du, Zilin Pan, Ye Huang, Hao Liang, Songyan Huang, Ruihua Zhang, Enze Xie, Ming-Yu Liu, Daquan Zhou

机构 * Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 针对视频生成模型在机器人操作模拟中物理不稳定的问题，提出PhysisForcing框架，通过像素级轨迹对齐和语义级关系对齐损失联合优化，显著提升物理一致性，在多个基准上改进基础模型，并提高下游策略成功率。

Comments Github: https://github.com/DAGroup-PKU/PhysisForcing Project website: https://dagroup-pku.github.io/PhysisForcing.github.io/#

Parallel Rollout Approximation for Pixel-Space Autoregressive Image Generation

像素空间自回归图像生成的并行展开近似

Jiayi Xu, Di He, Guolin Ke

机构 * Peking University（北京大学） ； DP Technology 纠错

AI总结 提出并行展开近似(PRA)框架，通过生成低维中间状态并映射回像素令牌，解决像素空间连续令牌自回归生成中高维补丁误差大和训练-推理差距问题，在ImageNet-1K上以135M参数实现FID 2.58，511M参数达到1.94，创像素空间AR模型新纪录。

PerturbCellRL: Verifier-Guided Reinforcement Learning for Single-Cell Perturbation Prediction

PerturbCellRL：用于单细胞扰动预测的验证器引导强化学习

Dongxia Wu, Mingyu Li, Yuhui Zhang, Anurendra Kumar, Emma Lundberg, Serena Yeung-Levy, Emily B. Fox

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出PerturbCellRL框架，通过强化学习后训练预训练的单细胞转录组生成器，利用细胞级验证器奖励确保生物一致性，在多个基准上提升预测性能。

The Weakest Link Tells It All: Outcome-Supervised Process Reward Modeling via Learnable Credit Assignment

最薄弱的环节说明一切：通过可学习信用分配的结果监督过程奖励建模

Tianyu Jia, Yue Fang, Hongxin Ding, Rihong Qiu, Zhibang Yang, Zhijing Wu, Xu Chu, Junfeng Zhao, Yasha Wang

机构 * National Engineering Research Center of Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； Key Laboratory of High Confidence Software Technologies, Ministry of Education（教育部高可信软件技术重点实验室） ； GRG Banking Equipment Co., Ltd.（广电运通金融电子股份有限公司） ； Center on Frontiers of Computing Studies, Peking University（北京大学计算前沿研究中心） ； Peking University Information Technology Institute (Tianjin Binhai)（北京大学（天津滨海）信息技术研究院） 纠错

AI总结 提出LCA框架，通过可学习信用分配解决结果监督过程奖励模型中的信用分配问题，在多个任务上优于现有方法。