University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

MATT-Diff: Multimodal Active Target Tracking by Diffusion Policy

MATT-Diff：基于扩散策略的多模态主动目标跟踪

Saida Liu, Nikolay Atanasov, Shumon Koga

机构 * Department of Computer Science and Systems Engineering, Kobe University（神户大学计算机科学与系统工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校电子与计算机工程系） 纠错

AI总结 本文提出MATT-Diff，一种基于扩散策略的多模态主动多目标跟踪控制策略，通过视觉Transformer和注意力机制实现多目标跟踪与再获取。

Comments Camera-ready version for L4DC 2026

Representational Alignment Across Model Layers and Brain Regions with Multi-Level Optimal Transport

跨模型层和脑区的多级最优传输表示对齐

Shaan Shah, Meenakshi Khosla

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 本文提出多级最优传输框架，通过全局优化实现层间和神经元级的软耦合，解决传统方法在深度不一致和全局结构忽略的问题，提升跨网络表示对比的解释性与准确性。