Stanford University（斯坦福大学）

A vision foundation model for single-cell biology via spatial gene cartography

通过空间基因制图构建单细胞生物学的视觉基础模型

Ridvan Yesiloglu, Sakib Mostafa, James Zou, Ash Alizadeh, Jiajun Wu, Lei Xing, Ehsan Adeli, Md Tauhidul Islam

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院） 纠错

AI总结 研究提出scVision视觉基础模型，利用最优传输将基因布局成图像，通过掩码图像建模预训练视觉Transformer。该模型在零样本评估中表现出色，能无监督恢复基因程序，在多研究整合中效果好，还证明基因布局位置携带信号，重塑单细胞表示学习为视觉问题。

Comments 54 pages, 34 figures, 10 tables, including supplementary information. Project page: https://islamlab.org/scvision

RoboTTT: Context Scaling for Robot Policies

RoboTTT：机器人策略的上下文扩展

Yunfan Jiang, Yevgen Chebotar, Ruijie Zheng, Fengyuan Hu, Yunhao Ge, Jimmy Wu, Tianyuan Dai, Scott Reed, Li Fei-Fei, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan

机构 * NVIDIA（英伟达公司） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 研究提出RoboTTT，将测试时训练集成到机器人基础模型，通过序列动作强制和截断反向传播扩展视觉运动上下文到8K时间步长，解锁新能力，提升多任务性能，证明上下文长度是机器人基础模型新扩展轴。

Comments Project website: http://research.nvidia.com/labs/gear/robottt/

Lyapunov Guidance: A Unified Framework for Stabilizing Generative Flows

李雅普诺夫引导：稳定生成流的统一框架

Jingdong Zhang, Xinze Li, Yize Jiang, Luan Yang, Minkai Xu, Junhong Liu

机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； MicroCyto（微赛生物） 纠错

AI总结 研究针对流匹配重新训练计算昂贵、现有训练后引导方法无稳定性保证的问题，提出LyaGuide框架，将流引导作为李雅普诺夫控制问题，统一多种引导策略，经实验验证其在多方面有改进且保持计算效率。

Comments 25 pages, 13 figures