图像生成

Emotion-Cause Pair Extraction in Conversations via Semantic Decoupling and Graph Alignment

通过语义解耦和图对齐进行对话中的情感-原因对提取

Tianxiang Ma, Weijie Feng, Xinyu Wang, Zhiyong Cheng

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出SCALE框架，通过语义解耦和图对齐方法，解决对话中情感与原因关系的提取问题，实现多对多的全局一致匹配。

Drift-Based Policy Optimization: Native One-Step Policy Learning for Online Robot Control

基于漂移的策略优化：面向在线机器人控制的原生一步生成策略

Yuxuan Gao, Yedong Shen, Shiqi Zhang, Wenhao Yu, Yifan Duan, Jia pan, Jiajia Wu, Jiajun Deng, Yanyong Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； iFLYTEK 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种原生一步生成策略框架，通过将迭代细化移至训练阶段，提升在线机器人控制的效率与稳定性，实验显示其在推理速度和性能上优于多步扩散策略。

Conjuring Semantic Similarity

唤起语义相似性

Tian Yu Liu, Stefano Soatto

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

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出基于生成模型可视化比较文本唤起的图像分布，通过杰弗里斯散度计算语义相似性，提升文本生成模型的可解释性与评估能力。

Comments ICLR 2026

Path Integral Control for Partially Observed Systems with Controlled Sensing

路径积分控制用于部分观测系统中的受控观测

Goutam Das, Takashi Tanaka

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出通过将观测矩阵作为控制变量，解决路径积分控制中观测驱动扩散与执行权限的结构匹配问题，将哈密顿-雅可比-贝尔曼方程转化为线性PDE。

Comments 3

EHRAG: Bridging Semantic Gaps in Lightweight GraphRAG via Hybrid Hypergraph Construction and Retrieval

EHRAG：通过混合超图构建与检索弥合语义鸿沟的轻量级图RAG

Yifan Song, Xingjian Tao, Zhicheng Yang, Yihong Luo, Jing Tang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 EHRAG通过构建融合结构与语义关系的超图，结合结构-语义混合检索机制，提升轻量级图RAG的语义关联能力，在保持线性索引复杂度的同时优于现有基线模型。

Comments Accepted by Findings of ACL2026

Latent Fourier Transform

潜在傅里叶变换

Mason Wang, Cheng-Zhi Anna Huang

机构 * CSAIL（计算机科学与人工智能实验室） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出潜在傅里叶变换框架，通过频域控制生成音乐模型，分离音乐模式并保持时尺度特征，提升生成质量与可解释性。

Comments ICLR 2026 Oral

Harnessing coherent-wave control for sensing applications

利用相干波控制实现传感应用

Pablo Jara, Arthur Goetschy, Hui Cao, Alexey Yamilov

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出微观光学灵敏度理论，通过干涉效应提升光学灵敏度，展示相位共轭输入状态可实现最大灵敏度增强，而最大反射本征通道可全局增强灵敏度分布，为整合波前控制与扩散光学成像提供理论基础。

Comments 26 pages, 11 figures

Journal ref Phys. Rev. Appl. 24, 054027 (2025)

Measuring the Semantic Structure and Evolution of Conspiracy Theories

测量阴谋论的语义结构与演变

Manisha Keim, Sarmad Chandio, Osama Khalid, Rishab Nithyanand

机构 * University of Iowa（爱荷华大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过分析Reddit r/politics子版块的评论，研究阴谋论在在线政治 discourse 中的语义结构和演变，揭示其非均匀变化特征，超越关键词方法。

A pointwise tracking optimal control problem for a fractional, semilinear PDE

关于分数半线性PDE的点跟踪最优控制问题

Enrique Otarola, Abner J. Salgado

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究分数半线性椭圆PDE的点跟踪最优控制问题，分析状态点评估的well-posed性，解决非凸性和分数偏微分方程的奇异右端项问题，推导一阶和二阶最优性条件。

Spatiotemporal Forecasting of Incidents and Congestion with Implications for Sustainable Traffic Control

城市事件与拥堵的时空预测及对可持续交通控制的启示

Tony Kinchen, Ting Bai, Nishanth Venkatesh S., Andreas A. Malikopoulos

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出基于模拟的框架，用于建模、检测和预测城市网络中的交通异常，结合深度预测模型实现可持续交通管理。

Constraint-based Pre-training: From Structured Constraints to Scalable Model Initialization

基于约束的预训练：从结构化约束到可扩展的模型初始化

Fu Feng, Yucheng Xie, Ruixiao Shi, Jing Wang, Xin Geng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China（东南大学计算机科学与工程学院，南京，中国） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education, China（新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室（东南大学），教育部，中国） 纠错

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)

AI总结 本文提出基于约束的预训练方法，通过结构化约束解耦无尺寸依赖的知识，利用轻量级权重标量实现不同尺寸模型的初始化，提升模型适应性与效率。

Learning to Control PDEs with Differentiable Predictive Control and Time-Integrated Neural Operators

基于可微预测控制与时间积分神经算子的PDE控制学习

Dibakar Roy Sarkar, Ján Drgoňa, Somdatta Goswami

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种数据驱动的PDE控制框架，结合时间积分深度算子网络与可微预测控制，实现高效离线优化神经策略，展示在热方程、非线性Burgers方程和反应扩散方程中的应用效果。

Path Integral Control in Gaussian Belief Space for Partially Observed Systems

高斯信念空间中部分观测系统的路径积分控制

Goutam Das, Takashi Tanaka

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文将路径积分控制扩展到部分观测系统，通过高斯信念空间建模，推导了匹配条件在无限维信念空间中的失效情况，并提出MPPI-Belief算法以实现有效控制。

Comments 6 pages, Submitted to CDC 2026

Mean Field Game of Optimal Tracking Portfolio

均场博弈中的最优跟踪投资组合

Lijun Bo, Yijie Huang, Xiang Yu

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了由大量基金管理人员竞争产生的均场博弈问题，引入了基于基准跟踪的相对绩效。通过连续代理模型，建立带有反射状态过程的均场博弈问题，并利用PDE方法证明了均场均衡的存在性。

Nonlinear Stochastic Optimal Control and Optimal Stopping using the Fokker-Planck Transformation

非线性随机最优控制与最优停止的福克-计划克变换

Akan Selim, Siddhartha Ganguly, Ali Pakniyat, Panagiotis Tsiotras

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种非线性随机最优控制与最优停止的理论框架，通过建立扩散过程的密度确定性表示，推导出确定性特征动力学，复现随机系统的边际规律，并利用Stein型恒等式展示分布动态规划方程与分布随机Hamilton-Jacobi-Bellman公式的相同二阶微分算子。

Comments 40 pages, submitted to a journal

GenTac: Generative Modeling and Forecasting of Soccer Tactics

GenTac：生成式足球战术建模与预测

Jiayuan Rao, Tianlin Gui, Haoning Wu, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 GenTac通过生成式框架建模足球战术的随机过程，实现长周期轨迹预测，支持多因素条件模拟，展现高精度战术生成与未来战术预测能力。

Comments 40 pages, 5 figures; technical Report

Leader-Follower Density Control of Multi-Agent Systems with Interacting Followers: Feasibility and Convergence Analysis

多智能体系统中领导者-跟随者密度控制：可行性与收敛性分析

Beniamino Di Lorenzo, Gian Carlo Maffettone, Mario di Bernardo

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了领导者-跟随者多智能体系统中密度控制问题，考虑了跟随者间的交互作用，推导了可行性条件和反馈控制律，通过数值模拟验证了理论结果。

A Control-Referenced Tri-Channel OECT Receiver for Hybrid Molecular Communication Toward Brain Organoid Interfaces

面向脑类器官接口的混合分子通信三通道OECT接收机

Hongbin Ni, Ozgur B. Akan

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种基于控制参考的三通道OECT接收机，用于混合分子通信中的神经递质检测，通过控制像素匹配降低漂移影响，提升接收性能。

Comments 16 pages, 7 figures, submitted to IEEE Transactions on Molecular, Biological, and Multi-Scale Communications (TMBMC)

A Hierarchical Robust Control Strategy for Stochastic Kuramoto--Sivashinsky--Korteweg--de Vries Equations

一种针对随机 Kuramoto-Sivashinsky-Korteweg-de Vries 方程的分层鲁棒控制策略

Abdellatif Elgrou, Omar Oukdach, Abdelaziz Rhandi

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种分层鲁棒控制策略，针对随机KS-KdV方程实现零可控性，通过鞍点存在性和Carleman估计解决强耦合前向-后向随机系统分析问题。

Fundamental thermo-visco mechanical interactions governing the acoustic response of laser-excited nanoparticles

支配激光激发纳米颗粒声学响应的基本热粘弹性力学相互作用

Stefano Giordano, Michele Diego, Francesco Banfi, Michele Brun

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究激光加热引发的声波生成与传播，分析热声效应与机械声效应的耦合机制，探讨粘性对声波衰减和穿透深度的影响。

Journal ref J. Appl. Phys. 139, 135105 (2026)

Heavy-traffic limit of stationary distributions of a state-dependent queue

具有状态依赖性的队列的重负荷极限

Masahiro Kobayashi, Masakiyo Miyazawa, Yutaka Sakuma

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了具有状态依赖性的单服务器队列的重负荷极限，探讨了其稳定性及平稳分布的极限性质，提出了密度条件并证明了多级队列的解具有闭形式。

How back reaction, hydrogen transport, and capillarity control the performance of hydrogen release from liquid organic carriers

如何背反应、氢气传输和毛细管力控制从液态有机载体释放氢气的性能

Tatiana Nizkaia, Thomas Solymosi, Paolo Malgaretti, Peter Wasserscheid, Jens Harting

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究揭示了氢气传输是多孔催化剂性能的主要限制因素，通过分析氢气以气泡或扩散形式逸出的不同动力学 regime，提出氢气过饱和度与毛细管力的条件。

Comments 15 pages, 14 figures

Balancing User Preferences by Social Networks: A Condition-Guided Social Recommendation Model for Mitigating Popularity Bias

通过社交网络平衡用户偏好：一种条件引导的社交推荐模型以缓解流行偏见

Xin He, Wenqi Fan, Ruobing Wang, Yili Wang, Ying Wang, Shirui Pan, Xin Wang

机构 * Jilin University（吉林大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出CGSoRec模型，通过去噪社交网络和调整用户偏好权重，缓解推荐中的流行偏见。模型包含条件引导的社交去噪和扩散推荐模块，在三个真实数据集上验证了有效性。

Comments Accepted by Neural Networks

GAN-based Domain Adaptation for Image-aware Layout Generation in Advertising Poster Design

基于GAN的领域适应用于广告海报设计中的图像感知布局生成

Chenchen Xu, Min Zhou, Tiezheng Ge, Weiwei Xu

机构 * Anhui Normal University（安徽师范大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen Bay Laboratory（深圳湾实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 可控生成 ：inpainting(abstract)

AI总结 本文提出基于GAN的模型，利用图像生成广告海报布局，引入CGL数据集并设计PDA-GAN模型以提升图像感知布局生成效果。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2303.14377

Learning-Guided Force-Feedback Model Predictive Control with Obstacle Avoidance for Robotic Deburring

具有障碍物避障的力反馈模型预测控制学习方法用于机器人去毛刺

Krzysztof Wojciechowski, Ege Gursoy, Arthur Haffemayer, Sebastien Kleff, Vincent Bonnet, Florent Lamiraux, Nicolas Mansard

机构 * LAAS-CNRS, Universite de Toulouse, CNRS, Toulouse, France（法国国家科学研究中心LAAS实验室，图卢兹大学，法国图卢兹） ； Inria, AUCTUS team, Talence, France（法国国家信息与自动化研究所AUCTUS团队，法国塔朗斯） ； Image and Pervasive Access Laboratory (IPAL), CNRS-UMI, 2955, Singapore（图像与普适接入实验室（IPAL），法国国家科学研究中心-国际联合实验室2955，新加坡） ； Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute, France（图卢兹人工智能与自然智能研究所，法国） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出结合力反馈MPC与扩散运动先验的框架，解决机器人去毛刺任务中力控制、碰撞避免和复杂运动的问题，通过实验验证其在工业场景下的可靠性与有效性。

Comments Accepted to ICRA 2026

Not All Latent Spaces Are Flat: Hyperbolic Concept Control

并非所有潜在空间都是平坦的：双曲概念控制

Maria Rosaria Briglia, Simone Facchiano, Paolo Cursi, Alessio Sampieri, Emanuele Rodolà, Guido Maria D'Amely di Melendugno, Luca Franco, Fabio Galasso, Iacopo Masi

专题命中 可控生成 ：text-to-image(abstract)

AI总结 本文提出双曲控制机制，利用双曲表示空间提升概念操控的表达力和稳定性，通过四个安全基准和四个T2I模型验证其有效性。

Receding-Horizon Control via Drifting Models

通过漂移模型实现滚动预测控制

Daniele Foffano, Alessio Russo, Alexandre Proutiere

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出Drifting MPC框架，结合漂移生成模型与未知动态下的滚动规划，从离线轨迹数据中学习最优轨迹分布，提升轨迹生成效率和性能。

Controllable protein design with particle-based Feynman-Kac steering

基于粒子的费曼-卡茨引导可控蛋白质设计

Erik Hartman, Jonas Wallin, Johan Malmström, Jimmy Olsson

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出利用费曼-卡茨框架引导RFdiffusion生成具有指定性质的蛋白质，通过设计引导势能提升预测界面能量并提高结合设计性。

Comments In version 2 we added an experiment on improving designability through steering towards lower delta G

Nonlocal-to-local convergence of the $p$-Biharmonic evolution equation with the Dirichlet boundary condition

Kehan Shi, Yi Ran

专题命中 可控生成 ：inpainting(abstract)

Numerical analysis for leaky-integrate-fire networks under Euler-Maruyama

漏积分-火网络在欧拉-马尔蒂尼法下的数值分析

Xu'an Dou, Frank Chen, Kevin K Lin, Zhuo-Cheng Xiao

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了基于电流的漏积分-火网络在欧拉-马尔蒂尼法下的数值误差，通过分析阈值事件和网格诱导的突触计数不匹配，得出了有限时间内的强误差和弱误差界，并探讨了确定性和噪声递归扩展。

Comments 55 pages, 3 figures