University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

Dimension-Free Convergence of Discrete Diffusion Models: Adjoint Equations Induce the Right Space

离散扩散模型的维度无关收敛性：伴随方程诱导了正确的空间

Kelvin Kan, Xingjian Li, Benjamin J. Zhang, Tuhin Sahai, Stanley Osher, Markos A. Katsoulakis

机构 * Department of Mathematics（数学系） ； Oden Institute School of Data Science and Society（数据科学与社会学院） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Computational and Applied Sciences Group（计算与应用科学组） ； Department of Mathematics and Statistics（数学与统计学系） ； SRI International（SRI国际） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于伴随方程的统一框架，实现了任何积分概率度量（IPM）下的维度无关收敛保证，克服了传统KL和TV方法在处理大规模状态空间时的局限性。

Playing Along: Learning a Double-Agent Defender for Belief Steering via Theory of Mind

扮演：通过理论思维学习双代理守护者以实现信念引导

Hanqi Xiao, Vaidehi Patil, Zaid Khan, Hyunji Lee, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文提出ToM-SB挑战，通过强化学习训练双代理模型以提升信念引导和理论思维能力，结果显示结合两者奖励的模型在对抗任务中表现更优。

Comments First two authors contributed equally. Code: https://github.com/The-Inscrutable-X/AIDoubleAgentDefenders

PILD: Physics-Informed Learning via Diffusion

PILD：通过扩散进行物理引导学习

Tianyi Zeng, Tianyi Wang, Jiaru Zhang, Zimo Zeng, Feiyang Zhang, Yiming Xu, Sikai Chen, Junfeng Jiao, Christian Claudel, Xinbo Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学） ； The University of Texas at Austin, Austin, TX, USA（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang, China（浙江大学） ； Tongji University, Shanghai, China（同济大学） ； University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 PILD通过引入虚拟残差观测和条件嵌入模块，结合物理约束与扩散模型，提升工程和科学任务中生成模型的准确性、稳定性和泛化能力。

Comments 34 pages, 13 figures, 14 tables