图像生成

Framework for fluctuating times and counting observables in stochastic excursions

一种用于随机游走和计数可观测量的框架

Guilherme Fiusa, Pedro E. Harunari, Abhaya S. Hegde, Gabriel T. Landi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种用于分析随机游走和计数可观测量的框架，通过提供技术结果和公式，揭示了游走统计与热力学量之间的关系，并探讨了其在多个物理问题中的应用。

Comments Companion paper to arXiv:2505.06208

Cine MRI-Validated Biventricular Electromechanical Digital Twin Framework for Predicting Regional Endocardial Motion

经 Cine MRI 验证的双心室电机械数字孪生框架用于预测区域心内膜运动

Milad Hasani, Tomas Zaremba, Sam Riahi, Alireza Rezania

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出经 Cine MRI 验证的双心室电机械数字孪生框架，整合多类心脏生理机制，可预测区域心内膜运动，为心内植入物植入部位选择及患者特异性规划提供支持。

Preconditioning transformations of adjoint systems for evolution equations

演化方程伴随系统的预处理变换

Brian K. Tran, Ben S. Southworth, Hannah F. Blumhoefer, Samuel Olivier

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对演化方程伴随系统提出两类预处理变换框架，将其应用于辐射扩散方程逆问题，使优化迭代收敛速度提升，可高精度重现波前。

Comments Appears in: Journal of Nonlinear Science

Journal ref B. K. Tran, B. S. Southworth, H. F. Blumhoefer and S. Olivier. Preconditioning Transformations of Adjoint Systems for Evolution Equations. J Nonlinear Sci 36, 100 (2026)

Robust Block Preconditioning for 3D nonlinear steady-state radiation transport equations

三维非线性稳态辐射输运方程的鲁棒块预处理方法

Yunpan Ma, Lingxiao Li, Changhui Yao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对带热扩散项的三维非线性稳态辐射输运方程，该研究基于离散纵标法构建三种不同耦合近似的块预条件子，结合Newton-Krylov求解器，经数值实验验证其网格无关性与鲁棒性。

A stability-preserving polytopal discontinuous Galerkin method for the Fisher-Kolmogorov model with applications to neurodegenerative disease modelling

一种用于Fisher-Kolmogorov模型的保持稳定性的多面体间断Galerkin方法及其在神经退行性疾病中的应用

Paola Francesca Antonietti, Francesca Bonizzoni, Mattia Corti, Nicola De March, Salvatore Di Noto, Francesco Regazzoni

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对神经退行性疾病中广泛使用的Fisher-Kolmogorov模型，在离散层面解非负性不保的问题，采用多边形和多面体网格上的间断Galerkin方法及Crank-Nicolson格式，推导稳定性和误差估计，经实验验证方法具高阶精度和鲁棒性。

DominoTree: Conditional Tree-Structured Drafting with Domino for Speculative Decoding

DominoTree：使用Domino进行条件树结构草稿的推测性解码

Saw S. Lin, Jyh-Shing Roger Jang

机构 * Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University（国立台湾大学计算机科学与资讯工程学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究提出DominoTree，一种无需训练的最佳优先草稿树，利用Domino的条件非因式分解校正评分。在Qwen3-4B等基准测试中，相比自回归解码加速显著，接受长度高，用GPU原生构建器保持低成本，在吞吐量上优于多种方法。

Comments 32 pages, 2 figures, 16 tables. Code: https://github.com/slin-zhq/Domino-Tree

Tail-corrected semiparametric inference for regime-switching jump diffusions

具有未知Lévy密度的机制转换跳跃扩散的两阶段半参数推断

Yuzhong Cheng

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对机制转换跳跃扩散模型，提出两阶段半参数方法：第一阶段用截断高斯拟似然估计参数，第二阶段用核平滑估计Lévy密度，并建立渐近性质。

How Transparent is DiffusionGemma?

DiffusionGemma 的透明度如何？

Joshua Engels, Callum McDougall, Bilal Chughtai, Janos Kramar, Senthooran Rajamanoharan, Cindy Wu, Arthur Conmy, Asic Q Chen, Jean Tarbouriech, Min Ma, Brendan O'Donoghue, João Gabriel Lopes de Oliveira, Rohin Shah, Neel Nanda

机构 * Google（谷歌） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究DiffusionGemma在连续潜空间中的推理透明度，通过变量透明度和算法透明度分解，发现可解释的令牌瓶颈将不透明串行深度降至Gemma 4的1.1倍，并揭示扩散特有现象。

Comments 20 main text pages and 6 pages of references and appendices

Action-Effect Memory Pretraining for Robot Manipulation

动作-效应记忆预训练用于机器人操作

Yijing Zhou, Qiwei Liang, Sitong Zhuang, Jiaxi Li, Xianpeng Wang, Boyang Cai, Yunyang Mo, Renjing Xu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出AEM框架，通过视觉-动作历史掩码建模学习紧凑时间表征，提升机器人操作在部分可观测环境下的性能，优于单帧预训练和帧堆叠方法。

VOLT: Vision and Language Trajectory Segmentation for Faster-than-Demonstration Policies

VOLT: 面向超演示速度策略的视觉与语言轨迹分割

Robert Ramirez Sanchez, Daniel J. Evans, Dylan P. Losey, Siddarth Jain

机构 * Collab , Dept. of Mechanical Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24061（机械工程系，弗吉尼亚理工学院，布莱克斯堡，VA 24061） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories ( MERL ), Cambridge, MA 02139（三菱电机研究实验室（MERL），剑桥，MA 02139） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出VOLT方法，通过视觉与语言线索对演示轨迹进行分割，选择性下采样安全加速部分，保留需要精细操作的慢速段，从而训练出比演示更快的机器人策略。

Parametric and Generative Forecasts of EPEX Day-Ahead Energy Market Curves

EPEX日前能源市场曲线的参数化和生成式预测

Julian Gutierrez, Redouane Silvente

机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） ； CREST, ENSAE, Institut Polytechnique de Paris（CREST、ENSAE、巴黎理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究EPEX日前能源市场曲线预测，提出参数化和生成式两种方法，参数方法用极端梯度提升，生成方法用条件去噪扩散概率模型，通过曲线重建和存储优化问题评估，生成式方法在存储应用中有更好表现。

Comments 40 pages, 30 figures

Who can compete with quantum computers? Lecture notes on quantum inspired tensor networks computational techniques

谁能与量子计算机竞争？基于张量网络的量子启发式计算技术讲义

Xavier Waintal, Chen-How Huang, Christoph W. Groth

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本讲义系统介绍张量网络核心算法（MPS/MPO），强调其作为超大矩阵线性代数工具，涵盖DMRG、TCI等算法，并展示在量子计算模拟、量子退火和偏微分方程求解中的应用。

Comments 65 pages, 92 figures. Set of lectures given at the Jyväskylä summer school during August 2025

The Cooling of Old White Dwarfs in 47 Tucanae

47仙女座球状星团中老白矮星的冷却

Leesa Fleury, Harvey Richer, Jeremy Heyl

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过哈勃空间望远镜观测分析47仙女座球状星团中白矮星的冷却过程，探讨元素扩散处理和氢包层厚度对白矮星冷却模型的影响，发现较厚的氢包层模型更符合观测数据。

Comments 23 pages, 13 figures, published in MNRAS

Journal ref MNRAS 549, 1-24 (2026)

Dynamical behavior of diffusively coupled scalar differential equations as Wentzell boundary conditions

作为Wentzell边界条件的扩散耦合标量微分方程的动力学行为

Merlin Pelz

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了以Wentzell边界条件耦合的两个标量动力学系统的动力学行为，通过数值延拓分析分岔与稳定性，拓展了单系统耦合延迟的研究，为生物膜建模提供理论支撑。

Comments 38 pages, 10 figures, submitted to the European Journal of Applied Mathematics

Heisenberg scaling under collective non-parallel directional noise via geometric state design

基于几何态设计的集体非平行定向噪声下的海森堡标度

Francisco Riberi, Lorenza Viola, Milad Marvian

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对经典集体定向噪声下的参数估计，提出基于几何态设计的抗噪机制，可实现探针数依赖的海森堡标度估计精度，最优性能可通过测量单个集体自旋分量达成。

Priors learned from legacy reconstructions inherit undetectable overconfidence

先验清洗：具有继承性、不可检测的过度自信的学习先验

Ali Siahkoohi, Sina Alemohammad

机构 * Institute for Artificial Intelligence, University of Central Florida（人工智能研究所，中央佛罗里达大学） ； Department of CS, University of Central Florida（计算机科学系，中央佛罗里达大学） ； Department of ECE, The University of Texas at Austin（电子工程系，德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究在贝叶斯逆问题中使用学习生成先验时因真值稀缺采用先验清洗的情况，指出其过度自信问题，通过对旧后验求平均产生旧正则化器，单个最佳档案更糟，部署时拟合档案的先验未覆盖盲子空间，建议分开数据支持置信度与继承信念。

Stochastic modeling of Fourier modes in two-dimensional turbulence via filtered white noise

二维湍流中傅里叶模的随机建模

Paolo Cifani, Franco Flandoli, Andrea Zanoni

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过滤波白噪声建模二维湍流的傅里叶模，发现典型时间相关长度并提出随机模型，利用直接数值模拟比较被动示踪物的输运与随机模型的有效扩散。

Lattice location of ion-implanted 6He in diamond

金刚石中离子植入6He的晶格位置

U. Wahl, J. G. Correia, A. Costa, B. Biesmans, G. Magchiels, S. M. Tunhuma, A. Lamelas, A. Vantomme, L. M. C. Pereira, the ISOLDE Collaboration

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过β发射通道法确定金刚石中短寿命离子植入核探针6He的晶格位置，发现其占据四面体间隙位，并探讨其迁移激活能及稳定性问题。

Comments 17 pages, 10 figures

Time-Correlated Video Bridge Matching

时间相关视频桥匹配

Viacheslav Vasilev, Arseny Ivanov, Nikita Gushchin, Maria Kovaleva, Alexander Korotin

机构 * Kandinsky Lab（Kandinsky实验室） ； Applied AI Institute（应用人工智能研究所） ； HSE University（高等经济大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出时间相关视频桥匹配框架，解决视频生成中时间相关序列建模问题，通过建模序列间依赖性和时间相关性，提升视频生成质量与重建精度。

Self-regulated emergence of heavy-tailed weight distributions in evolving complex network architectures

自调节出现的重尾权重分布于演化的复杂网络架构中

Jia Li, Cees van Leeuwen, Roman Bauer, Ilias Rentzeperis

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出一个模型，结合突触和结构可塑性，揭示了重尾权重分布和收敛-发散电路的形成机制。

Leveraging Generative Artificial Intelligence for Causal Inference with Unstructured Data

生成式人工智能驱动的推断

Kosuke Imai, Kentaro Nakamura

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； John F. Kennedy School of Government（约翰·F·肯尼迪政府学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究人员提出GPI统计框架，利用开源GenAI模型提取非结构化数据的低维表示，无需微调生成模型，通过三个应用验证其可用于因果与预测推断，开源软件包可实现该框架。

Direct numerical simulations of inhalation in a 23-generation lung model

23代肺模型中吸入过程的直接数值模拟

Marco Atzori, Emanuele Gallorini, Ciro Cottini, Andrea Benassi, Maurizio Quadrio

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过对含23次连续分叉的肺模型开展高保真直接数值模拟，揭示了肺深部气道气流波动的特征及来源，提示现有肺模型的相关假设或需修正。

Parity Floors in Quantum Denoisers: A Closed-Form Benchmark for Fixed-Map Denoising Networks

量子去噪器中的奇偶基底：固定映射去噪网络的闭式基准

Jaeuk Kim

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出CoupledPhaseTexture基准，证明深度1的RY+CNOT+Pauli-Z去噪网络存在奇偶基底，揭示奇偶性是限制固定量子特征映射去噪器性能的关键结构约束。

Comments 12 pages, 1 figure, 11 tables

Many-Body Destabilization of Intermediate Oxygen-Hole States

中间氧空穴态的多体失稳

Anirudh Adavi, Kayahan Saritas, Ming Lei, Das Pemmaraju, Paul R. C. Kent, Iwnetim I. Abate

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文采用扩散量子蒙特卡罗方法研究层状Na₂₋ₓMn₃O₇中氧空穴态，发现杂化泛函对能量排序的预测失效，局域氧极化子为更低能态，该体系可作为氧空穴极化子的严格基准。

Hyper-reduction methods for accelerating nonlinear finite element simulations: open source implementation and reproducible benchmarks

超减缩方法用于加速非线性有限元模拟：开源实现和可重复基准测试

Axel Larsson, Minji Kim, Chris Vales, Sigrid Adriaenssens, Dylan Matthew Copeland, Youngsoo Choi, Siu Wun Cheung

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了超减缩方法在非线性有限元模拟中的应用，通过开源工具评估了不同方法的准确性和效率，揭示了问题特性和时间积分方法对性能的影响。

Generative Modeling with Bayesian Sample Inference

基于贝叶斯采样推断的生成建模

Marten Lienen, Marcel Kollovieh, Stephan Günnemann

机构 * School of Computation, Information ； Technology \& Munich Data Science Institute, Technical University of Munich 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种基于贝叶斯采样推断的生成模型，通过迭代高斯后验推断提升样本质量，并在ImageNet32上优于BFNs和变分扩散模型。

A High-Accuracy Symplectic Scheme for a nonlinear transport problem

非线性输运问题的高精度辛格式

Farjana Siddiqua, Catalin Trenchea

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对可建模色谱法的非齐次边界条件平流-扩散-反应问题，采用辛单步隐式中点法和有限元法，完成稳定性、误差分析及全离散解存在性证明，数值测试验证了理论结果。

Comments 33 pages, 5 Figures, 2 tables

A noise-robust Monte Carlo method for electric field calculations in EMC3

用于EMC3中电场计算的抗噪声蒙特卡罗方法

William De Deyn, Ruben De Wolf, Vince Maes, Giovanni Samaey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对EMC3代码电场计算的噪声问题，将蒙特卡罗梯度近似扩展至二维，提出抗噪声电场计算方法，经数值实验验证其方差增长慢于有限差分，为EMC3电场求解提供概念验证。

SALSA-V: Shortcut-Augmented Long-form Synchronized Audio from Videos

SALSA-V：基于视频的捷径增强式长同步音频生成模型

Amir Dellali, Luca A. Lanzendörfer, Florian Grötschla, Roger Wattenhofer

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 SALSA-V是一种多模态视频转音频生成模型，通过掩码扩散目标和捷径损失实现长音频同步高保真生成，仅需8步采样即可快速生成，性能优于现有SOTA，可用于专业音频合成任务。

Numerical methods for fully nonlinear degenerate diffusions

完全非线性退化扩散的数值方法

Edgard A. Pimentel, Ercília Sousa

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对退化完全非线性椭圆型方程及相关传输型自由边界问题，提出有限差分方法，通过正则化程序克服困难并证明收敛性，经数值实验支撑，方法可扩展至更广泛非变分问题。