图像生成

Learning-Based Robust Control: Unifying Exploration and Distributional Robustness for Reliable Robotics via Free Energy

基于学习的鲁棒控制：通过自由能统一探索与分布鲁棒性以实现可靠的机器人控制

Hozefa Jesawada, Giovanni Russo, Abdalla Swikir, Fares Abu-Dakka

机构 * Mechanical Engineering Program, New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎赫尔分校机械工程项目） ； Department of Information and Electrical Engineering & Applied Mathematics, University of Salerno（萨勒诺大学信息与电气工程及应用数学系） ； Mohammed bin Zayed University for Artificial Intelligence, Abu Dhabi, UAE（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于自由能原理的鲁棒控制方法，通过联合学习环境动态和奖励，提升机器人在真实环境中的鲁棒性和可重复操作性能。

Confined drying of a binary liquid mixture droplet: A quantitative interferometric study under humidity control

二元液体混合物滴状受限干燥：在湿度控制下的定量干涉研究

Ole Milark, Jean-Baptiste Salmon, Benjamin Sobac

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过干涉仪和湿度控制实验，揭示了二元液体混合物在受限条件下的干燥动力学和传输机制，提取了浓度依赖的扩散系数和水的化学活性。

Journal ref Phys. Rev. Fluids 11, 033603 (2026)

Quantifying Salt Precipitation During CO2 Injection: How Flow Rate, Temperature, and Phase State Control Near-Wellbore Crystallization

量化二氧化碳注入期间的盐沉淀：流速、温度和相态如何控制近井筒结晶

Karol M. Dąbrowski, Mohammad Nooraiepour, Mohammad Masoudi

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过微流体实验量化了二氧化碳注入过程中盐沉淀的控制因素，揭示了流速、温度和相态对近井筒结晶的影响，为地质储存模型提供了关键基准。

A class of stochastic control problems with state constraints

一类具有状态约束的随机控制问题

Tiziano De Angelis, Erik Ekström

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一类具有状态约束的随机控制问题的概率解，通过线性控制保持过程在指定区域内并最小化二次成本。

Comments 28 pages, 3 figures

The geometric control of boundary-catalytic branching processes

边界催化分支过程的几何控制

Denis S. Grebenkov, Yilin Ye

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出通过几何方法控制边界催化分支过程的生长，通过平衡分支和吸收事件实现稳态行为，并确定了临界催化速率。

Dual-wavelength control of charge accumulation in rubrene microcrystals with anisotropic conductivity

双波长控制 rubrene 微晶中电荷积累的各向异性导电性

Moha Naeimi, Ingo Barke, Sylvia Speller

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过双波长控制 rubrene 微晶中电荷积累的各向异性导电性，揭示了不同区域的电荷积累特性及可控的电荷景观形成。

Rejection Mixing: Fast Semantic Propagation of Mask Tokens for Efficient DLLM Inference

拒绝混合：用于高效DLLM推理的快速语义传播掩码标记

Yushi Ye, Feng Hong, Huangjie Zheng, Xu Chen, Zhiyong Chen, Yanfeng Wang, Jiangchao Yao

机构 * Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学联合中位网创新中心，上海交通大学） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 ReMix通过在离散扩散解码过程中引入连续混合状态，实现高效DLLM推理，提升速度同时保持质量。

A class of singular control problems with tipping points

具有临界点的奇异控制问题一类

Jean-Paul Décamps, Fabien Gensbittel, Thomas Mariotti, Stéphane Villeneuve

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了一类具有临界点的奇异随机控制问题，通过建立与扩散及其运行最小值的联系，提出了一种解决资源开采问题的方法。

Inverting Self-Organizing Maps: A Unified Activation-Based Framework

反向自组织映射：一个基于激活的统一框架

Alessandro Londei, Matteo Benati, Denise Lanzieri, Vittorio Loreto

机构 * Sony Computer Science Laboratories - Rome Joint Initiative CREF-SONY, Centro Ricerche Enrico Fermi Via Panisperna 89/A, 00184 Rome, Italy（索尼计算机科学实验室-罗马联合计划 CREF-SONY，埃尼奇费里研究中心，帕纳尔纳街89号A，00184罗马，意大利） ； Department of Computer, Automatic and Management Engineering Sapienza University, Via Ariosto 25 Rome, Italy（计算机、自动与管理工程系，萨皮恩扎大学，阿里奥斯特路25号，意大利） ； Physics Department Sapienza University, Piazzale Aldo Moro 1 Rome, Italy（物理系，萨皮恩扎大学，阿尔多·莫罗广场1号，意大利） ； Complexity Science Hub Josefstädter Strasse 39, A 1080, Vienna, Austria（复杂性科学中心，约瑟夫斯塔德特街39号，奥地利1080） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 MUSIC通过原型几何实现SOM的反向与控制，无需采样或解码器，产生语义连贯的轨迹。

When World Models Dream Wrong: Physical-Conditioned Adversarial Attacks against World Models

当世界模型做梦错误：针对世界模型的物理条件对抗攻击

Zhixiang Guo, Siyuan Liang, Andras Balogh, Noah Lunberry, Rong-Cheng Tu, Mark Jelasity, Dacheng Tao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Szeged（塞格德大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出PhysCond-WMA攻击方法，通过扰动物理条件通道诱导世界模型的语义、逻辑或决策层面的扭曲，揭示生成式世界模型的安全性漏洞。

Duality methods in stochastic optimal control

随机最优控制中的对偶方法

Peter Bank, Filippo de Feo

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出两种对偶方法，用于解决随机最优控制问题中的价值函数描述，扩展了受控扩散情况下的应用。

Why Any-Order Autoregressive Models Need Two-Stream Attention: A Structural-Semantic Tradeoff

为何任意顺序自回归模型需要双流注意力：一种结构-语义权衡

Patrick Pynadath, Ruqi Zhang

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出Decoupled RoPE，通过解耦位置与内容信息，揭示任意顺序生成中结构-语义权衡的本质，表明双流注意力的作用在于解决这一深层权衡而非单纯解耦位置与内容。

VQ-DSC-R: Robust Vector Quantized-Enabled Digital Semantic Communication With OFDM Transmission

VQ-DSC-R：基于OFDM传输的鲁棒向量量化数字语义通信

Jianqiao Chen, Nan Ma, Xiaodong Xu, Tingting Zhu, Huishi Song, Chen Dong, Wenkai Liu, Rui Meng, Ping Zhang

机构 * ZGC Institute of Ubiquitous-X Innovation and Applications（ubiquitous-X 创新与应用研究所） ； Beijing Key Laboratory of 6G DOICT converged and Cloud-Native Mobile Information Networks（北京6G DOICT融合与云原生移动信息网络重点实验室） ； State Key Laboratory of Networking and Switching Technology（网络与交换技术国家重点实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出VQ-DSC-R系统，通过Swin Transformer和ANDVQ方案实现鲁棒的语义通信，提升压缩比和实际性能。

Semantic-Contact Fields for Category-Level Generalizable Tactile Tool Manipulation

语义接触场用于类别级可泛化的触觉工具操作

Kevin Yuchen Ma, Heng Zhang, Weisi Lin, Mike Zheng Shou, Yan Wu

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 SCFields通过融合视觉语义与密集接触估计，实现类别级可泛化的触觉工具操作，显著优于视觉和原始触觉基线。

Deep Generative Models in Condition and Structural Health Monitoring: Opportunities, Limitations and Future Outlook

深度生成模型在条件与结构健康监测中的应用：机遇、局限与未来展望

Xin Yang, Chen Fang, Yunlai Liao, Jian Yang, Konstantinos Gryllias, Dimitrios Chronopoulos

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文探讨深度生成模型在条件与结构健康监测中的应用，分析其优势与局限，并提出未来研究方向。

Comments 70 pages

Discrete-Space Generative AI Pipeline for Semantic Transmission of Signals

离散空间生成式AI管道用于信号的语义传输

Silvija Kokalj-Filipovic, Yagna Kaasaragadda

机构 * Rowan University（罗文大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 Discernment通过生成式AI在离散空间中实现信号语义传输，适应信道退化并保持高效通信性能。

Instruction-based Time Series Editing

基于指令的时间序列编辑

Jiaxing Qiu, Dongliang Guo, Brynne Sullivan, Teague R. Henry, Thomas Hartvigsen

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 InstructTime是一种基于指令的时间序列编辑器，通过自然语言指令实现灵活且可控的编辑，能够生成高质量的编辑结果并适应新条件。

Comments (KDD 26) Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.1

Depth Profiling of Oxygen Migration in Ta/HfO2 Stacks During Ionic Liquid Gating

Ta/HfO2堆叠中氧迁移深度分析：在离子液体栅极下的研究

Beatrice Bednarz, Martin Wortmann, Olga Kuschel, Fabian Kammerbauer, Mathias Kläui, Andreas Hütten, Joachim Wollschläger, Gerhard Jakob, Timo Kuschel

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过IL栅极技术分析Ta/HfO2堆叠中氧迁移深度，揭示了氧掺杂与电场、氧化物厚度的关系，为磁离子和纳米离子器件设计提供理论依据。

Comments Document containing manuscript and supporting information

Journal ref ACS Appl. Mater. Interfaces 18, 6200 (2026)

Coupling Lattice Distortion and Cation Disorder to Control Li-ion Transport in Cation-Disordered Rocksalt Oxides

耦合晶格畸变与阳离子无序以控制阳离子在阳离子无序岩盐氧化物中的传输

Zichang Zhang, Lihua Feng, Jiewei Cheng, Peng-Hu Du, Chu-Liang Fu, Jian Peng, Shuo Wang, Dingguo Xia, Xueliang Sun, Qiang Sun

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过耦合晶格畸变与阳离子无序，研究发现晶格畸变可增强Li+渗透网络，设计的高熵氧化物实现71.9%的Li+渗透率，达到256.3 mAh/g容量。

Generative AI-Driven Phase Control for RIS-Aided Cell-Free Massive MIMO Systems

生成式AI驱动的RIS辅助大规模MIMO系统相位控制

Kalpesh K. Patel, Malay Chakraborty, Ekant Sharma, Sandeep Kumar Singh

机构 * Department of Electronics and Communication Engineering, Indian Institute of Technology, Roorkee（电子与通信工程系，印度理工学院，罗尔基） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出两种生成式AI方法用于优化RIS辅助cell-free mMIMO系统中的相位偏移，GCDM和GCDIM在提升频谱效率的同时显著降低计算开销。

Learning Structure-Semantic Evolution Trajectories for Graph Domain Adaptation

学习结构-语义演进轨迹用于图域适应

Wei Chen, Xingyu Guo, Shuang Li, Yan Zhong, Zhao Zhang, Fuzhen Zhuang, Hongrui Liu, Libang Zhang, Guo Ye, Huimei He

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学人工智能学院） ； School of Mathematical Sciences, Peking University, Beijing, China（北京大学数学科学学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Zhongguancun Laboratory, Beijng, China（中关村实验室） ； Independent Researcher, Beijing, China（独立研究者） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 DiffGDA通过建模连续时间生成过程，以结构和语义转换的联合建模方式解决图域适应中的连续非线性演进问题，实验表明其在多个数据集上优于现有方法。

Comments accepted by ICLR 2026, 21 pages

ChicGrasp: Imitation-Learning based Customized Dual-Jaw Gripper Control for Delicate, Irregular Bio-products Manipulation

ChicGrasp：基于模仿学习的定制化双爪夹具控制用于精细、不规则生物产品操作

Amirreza Davar, Zhengtong Xu, Siavash Mahmoudi, Pouya Sohrabipour, Chaitanya Pallerla, Yu She, Wan Shou, Philip Crandall, Dongyi Wang

机构 * University of Arkansas（阿肯色大学） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 ChicGrasp通过模仿学习实现定制化双爪夹具控制，有效提升对精细、不规则生物产品的操作效率。

Comments Submitted for journal review

Robust Macroscopic Density Control of Heterogeneous Multi-Agent Systems

异构多智能体系统的鲁棒宏观密度控制

Gian Carlo Maffettone, Davide Salzano, Mario di Bernardo

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种可扩展的宏观密度控制框架，用于异构多智能体系统，在部分未知环境中实现鲁棒的密度控制。

Integration of Cobalt Ferromagnetic Control Gates for Electrical and Magnetic Manipulation of Semiconductor Quantum Dots

钴铁磁控制门的集成用于半导体量子点的电和磁操控

Fabio Bersano, Michele Aldeghi, Niccolò Martinolli, Victor Boureau, Thibault Aboud, Michele Ghini, Pasquale Scarlino, Gian Salis, Adrian Mihai Ionescu

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种利用钴铁磁控制门集成多栅 FD-SOI 纳米线，实现半导体量子点的电和磁操控，展示了其在量子计算中的应用潜力。

Comments 15 pages, 7 figures

Journal ref Adv. Funct. Mater. 2025, 35, 2419940

ANCRe: Adaptive Neural Connection Reassignment for Efficient Depth Scaling

ANCRe: 适应性神经连接重新分配用于高效的深度扩展

Yilang Zhang, Bingcong Li, Niao He, Georgios B. Giannakis

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 ANCRe通过适应性神经连接重新分配，有效提升深度扩展效率，加速收敛并提高性能。

Enhancing Generative AI Image Refinement with Scribbles and Annotations: A Comparative Study of Multimodal Prompts

通过草图和注释增强生成式AI图像细化：多模态提示的比较研究

Hyerim Park, Phuong Thao Tran, Andre Luckow, Ceenu George, Michael Sedlmair, Malin Eiband

专题命中 可控生成 ：inpainting(abstract)

AI总结 本研究通过比较多模态提示，探讨草图和注释如何提升生成式AI图像细化，提出原型并揭示设计师在多模态策略中的偏好。

Comments 22 pages, 14 figures. Preprint of an accepted IUI '26 paper

A Unified Density Operator View of Flow Control and Merging

流控与融合的统一密度算子视角

Riccardo De Santi, Malte Franke, Ya-Ping Hsieh, Andreas Krause

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（ETH人工智能中心） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种统一的概率空间框架，通过奖励引导的流融合方法，实现流控与融合的统一处理，并在分子设计和构象生成中展示了其应用。

IGMiRAG: Intuition-Guided Retrieval-Augmented Generation with Adaptive Mining of In-Depth Memory

IGMiRAG: 基于直觉引导的检索增强生成与深度记忆适应性挖掘

Xingliang Hou, Yuyan Liu, Qi Sun, haoxiu wang, Hao Hu, Shaoyi Du, Zhiqiang Tian

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 IGMiRAG通过直觉引导的检索增强生成框架，结合超图和演绎路径，提升多粒度知识对齐和深度记忆挖掘，实现更高效有效的生成性能。

Comments 29 pages, Information Retrieval

TextOp: Real-time Interactive Text-Driven Humanoid Robot Motion Generation and Control

TextOp: 人形机器人实时交互文本驱动动作生成与控制

Weiji Xie, Jiakun Zheng, Jinrui Han, Jiyuan Shi, Weinan Zhang, Chenjia Bai, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； East China University of Science and Technology（东华大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 TextOp通过实时文本驱动框架实现人形机器人灵活的动作生成与控制，支持流式指令和即时修改，实现实时交互与自主性平衡。

Comments Project Page: https://text-op.github.io/

Control of the Fisher-Stefan system

Fisher-Stefan系统的控制

Idriss Boutaayamou, Fouad Et-tahri, Lahcen Maniar, Francisco Periago

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过将Fisher-Stefan问题转化为非线性系统的局部零可控性，利用Lyusternik-Graves定理实现了轨迹的局部精确可控性，并通过PINNs方法进行了数值验证。