University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

2607.08357 2026-07-10 cs.AI 新提交

MobiDiff: Semantic-Aware Multi-Channel Discrete Diffusion for Human Mobility Data Generation

MobiDiff：用于人类移动性数据生成的语义感知多通道离散扩散

Rongchao Xu, Lin Jiang, Dahai Yu, Ximiao Li, Taichi Liu, Desheng Zhang, Yuan Tian, Guang Wang

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学）； Rutgers University（罗格斯大学）； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校）

AI总结研究旨在解决人类移动性数据生成难题，提出MobiDiff框架，通过直接对多通道语义骨架去噪生成数据，避免复杂管道。该框架能分解事件通道并采用掩码捕获移动模式与依赖性，实验证明其在保真度、隐私保护和效率上表现出色。

2607.08056 2026-07-10 cs.LG cs.AI stat.ML 新提交

Reinforcing the Generation Order of Multimodal Masked Diffusion Models

强化多模态掩码扩散模型的生成顺序

Yidong Ouyang, Zhe Wang, Sourav Bhabesh, Dmitriy Bespalov

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）； AGI Foundations for AWS（AWS强化人工智能基础）

AI总结研究文本到图像合成及多模态理解中生成顺序的优化，引入经组相对策略优化训练的可学习控制模块，提升了DLMs的文本到图像对齐和多模态理解能力，在相关基准测试中取得显著改进。

2607.07779 2026-07-10 cs.CL cs.AI 新提交

From Solvers to Research: Large Language Model-Driven Formal Mathematics at the Research Frontier

从求解器到研究：前沿研究中的大语言模型驱动形式数学

Eric Jiang, Xiao Liang, Yikai Zhang, Yingjia Wan, Mengting Li, Haikang Deng, Alexander K. Taylor, Justin Baker, Rushil Raghavan, Junyi Zhang, Ying Nian Wu, Andrea L. Bertozzi, Kai-Wei Chang, Raghu Meka, Matthew Sottile, Nanyun Peng, Amit Sahai, Terence Tao, Wei Wang

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校）； Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室）

AI总结探讨AI4Math领域进展，指出当前系统处理前沿数学问题有局限。主张从预定义求解器转向研究代理，对该领域进行系统综述，识别现有系统局限性，为AI4Math未来发展规划战略路线图。