Flow morphology and patterns in porous media convection: A persistent homology analysis
多孔介质对流中的流动形态与模式：持续同调分析
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 利用持续同调拓扑数据分析方法，量化多孔介质对流中的复杂流动模式，并关联热传输速率与流动结构演化。
视觉与机器人
图像生成
图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。
1. 扩散模型 1448 篇
-Quantum Effects or Theoretical Artifacts? A Computational Reanalysis of Hydrogen's High-Pressure Phase Stability and Properties
量子效应还是理论假象？氢高压相稳定性与性质的计算再分析
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 通过meta-GGA泛函（R2SCAN和SCAN0）与GGA-PBE泛函对比，发现PBE高估分子相稳定性，而meta-GGA更接近扩散蒙特卡洛结果，表明PBE预测的动力学不稳定性和非谐性可能源于泛函缺陷而非量子核效应。
Position Paper: Unlocking the Potential of AI Researchers in Scientific Discovery-What Is Missing?
立场论文：释放人工智能研究者在科学发现中的潜力——缺失了什么？
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文分析AI在科学发现中应用不足的现状，提出通过结构化工作流和战略干预，使AI研究者成为科学发现核心驱动力的三条关键路径。
Comments 8 pages, 7 figures
Superlinear drift in consensus-based optimization with condensation phenomena
具有凝聚现象的基于共识的优化中的超线性漂移
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 受Kaniadakis-Quarati模型启发，提出一种具有超线性漂移和非恒定扩散的CBO方法，在平均场极限下出现有限时间爆破等凝聚现象，并通过边缘化方法避免维度灾难。
Comments 32 pages, 6 figures, 3 tables. Updated to reflect in-print version on ESAIM:COCV
On MDS Property of g-Circulant Matrices
关于g-循环矩阵的MDS性质
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文研究g-循环矩阵的MDS性质，证明除非g ≡ -1 (mod k)，否则k×k的g-循环对合矩阵不可能是MDS；并推广了循环矩阵的近期结果，证明特征2有限域上2^d×2^d循环矩阵不能同时具有MDS和半正交性质。
Comments 21 pages
Linear causality and stability constraints on relativistic second-order magnetohydrodynamics
相对论二阶磁流体力学中的线性因果性与稳定性约束
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 基于熵流分析构建相对论二阶磁流体力学框架，通过线性模式分析研究因果性和稳定性对各向异性系统的约束，揭示了磁声、阿尔文和电荷扩散模式的渐近色散关系及因果性边界。
Comments 56 pages, 10 figures
The Insurability Frontier of AI Risk: Mapping Threats to Affirmative Coverage, Silent Exposures, and Exclusions
AI风险的可保险边界：将威胁映射到积极保险、沉默暴露和排除
机构 * Munich Re（慕尼黑再保险） ； Armilla ； Tokio Marine Kiln（东京海上日赤保险） ； CFC ； Apollo ibott ； Coalition
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了AI风险在商业保险中的可保险性边界，通过分析55类AI威胁与26种保险产品和排除制度，揭示了四个层次的可保险性前沿：积极保险的风险、沉默AI暴露、主动排除的风险以及传统私人保险结构之外的风险。
Comments Version 2
Fractal and Spectral Dimensions as Determinants of Thermal Ablation Outcomes in Cancer Tissues
分形维数和谱维数作为癌组织热消融结果的决定因素
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本研究通过分形-分数阶生物热模型，发现组织分形几何和拓扑连通性共同控制凝固区扩展，谱维数是临床变异的关键驱动因素，为恶性肿瘤热消融提供拓扑信息指导策略。
Comments 18 pages, 7 figures
Journal ref Chaos, Solitons & Fractals, 210, 118668 (2026)
Double-Bracket Master Equations: Phase-Space Representation and Classical Limit
双括号主方程：相空间表示与经典极限
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文通过Wigner-Weyl变换和Moyal括号形式，系统推导了双括号耗散主方程的经典极限，并建立了量子与半经典框架下的梯度流表示，研究了谐振子与驱动非谐振子的半经典演化。
Comments 18 pages, 7 figures, Published version
Journal ref Phys. Rev. A 113, 062610 (2026)
RAMAC: Multimodal Risk-Aware Offline Reinforcement Learning and the Role of Behavior Regularization
RAMAC: 多模态风险感知离线强化学习及行为正则化的作用
机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出RAMAC框架，结合分布性评论家与生成式演员（如扩散模型），通过条件风险价值与行为克隆的复合目标实现离线强化学习中的风险敏感学习，抑制分布外动作并提升CVaR。
Comments ICML 2026
Analytical Theory of Chiral Active Particle Transport in a Fluctuating Density Field
手性活性粒子在涨落密度场中输运的解析理论
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对三维手性活性布朗粒子在涨落密度场中的输运，建立了闭式解析理论，推导了均方位移和时变扩散率的精确表达式，揭示了手性与密度耦合对定向持久性和动力学交叉的影响。
Optimal Translocation of Living \& Active Filaments in Confinement
受限空间中活性和活性细丝的最优转运
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 通过蠕虫模型和活性细丝模拟，发现活性与重定向共同控制受限空间中的逃逸，且中间温度下转运效率最高。
Comments 10 pages, 6 figures plus 8 pages, 8 figures supplemental
Generalized Virtual-Wave Theory for Photothermal Coherence Tomography under Arbitrary Excitation Toward Non-Contact Industrial Inspection of Composite Materials
面向复合材料非接触工业检测的光热相干层析成像广义虚拟波理论
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出广义虚拟波光热层析框架，将扩散-波变换推广到任意边界激励，通过ADMM或截断SVD求解逆问题，实现热扩散场到波场的转换，提升复合材料缺陷检测的深度定位和层析重建质量。
Counterfactual Explanations for Deep Two-Sample Testing
深度双样本检验的反事实解释
机构 * Hasso-Plattner-Institute, University of Potsdam（波茨坦大学洪堡-劳恩堡研究所） ； Hasso Plattner Institute for Digital Health at Mount Sinai Icahn School of Medicine at Mount Sinai（辛辛那提医学院洪堡数字健康研究所）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对深度双样本检验，提出基于扩散自编码器和MMD优化的反事实解释框架，生成样本级编辑以揭示驱动假设拒绝的特征。
Comments 17 pages
Variational Learning for Insertion-based Generation
基于插入生成的变分学习
机构 * University of Cambridge（剑桥大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出插入过程（IP）模型，通过排列变分推断联合学习插入位置、内容和终止条件，支持变长生成并提升非自回归序列建模质量。
Realistic noise synthesis reduces bias and improves tissue microstructure estimation with supervised machine learning
真实噪声合成减少偏差并改善有监督机器学习的组织微结构估计
机构 * Robarts Research Institute, Schulich School of Medicine and Dentistry, The University of Western Ontario（罗巴茨研究所在，施密特医学与牙科学院，温哥华大学） ； Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, NYU Grossman School of Medicine（生物医学成像中心，放射科，纽约大学格罗斯曼医学院） ； Cardiff University Brain Research Imaging Center (CUBRIC), School of Psychology, Cardiff University（卡迪夫大学脑研究成像中心（CUBRIC），心理学学院，卡迪夫大学） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（计算机科学与信息学院，卡迪夫大学） ； Laboratorio de Procesado de Imagen, Universidad de Valladolid（图像处理实验室，瓦尔达利德大学） ； Instituto de Investigación Biosanitaria de Valladolid, IBioVALL（瓦尔达利德生物医学研究所，IBioVALL）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对扩散MRI中模拟与实测信号噪声不匹配导致的协变量偏移问题，提出真实噪声合成框架，通过引入Rician期望和有效后处理噪声方差，显著降低参数估计偏差并提高精度。
Comments * Shared first author
BOUTEF: A Multilingual Corpus for FakeNews in North Africa -- Language as a Weapon
BOUTEF：北非假新闻的多语种语料库——语言作为武器
机构 * Loria, CNRS, Université de Lorraine（Loria研究所、法国国家科学研究中心、洛林大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文构建了包含阿尔及利亚和突尼斯多语种（MSA、方言、Arabizi、法语、英语等）的假新闻语料库BOUTEF，通过定量与定性分析揭示了假新闻依赖情感化叙事、耸人听闻框架和混合语言实践来增强传播力，而辟谣内容则更注重事实和验证。
HD-Prot: A Protein Language Model for Joint Sequence-Structure Modeling with Continuous Structure Tokens
HD-Prot：一种使用连续结构令牌进行联合序列-结构建模的蛋白质语言模型
机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（马尔代夫人工智能大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出HD-Prot，一种混合扩散蛋白质语言模型，通过连续结构令牌将序列pLM扩展为多模态，实现联合序列-结构建模，在多种任务上取得竞争性能。
Comments This is the long version of the corresponding paper to appear at KDD 2026
Multi-Token Residual Prediction
多令牌残差预测
机构 * New York University（纽约大学） ； New York University Shanghai（纽约大学上海） ； Nos Research（Nos研究） ； Modal
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一种轻量级模块Multi-token Residual Prediction，通过利用去噪过程中相邻步骤的logit分布相似性，在单次骨干网络前向传播中实现依赖感知的多令牌去噪，从而在成本较低的情况下提高去噪效率。
Effect of subgrid-scale anisotropy on wall-modeled large-eddy simulation of turbulent flow with smooth-body separation
亚网格尺度各向异性对光滑体分离湍流壁面模化大涡模拟的影响
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究亚网格尺度各向异性应力在壁面模化大涡模拟光滑体分离流中的作用，发现基于涡粘的模型在网格细化时预测分离泡尺寸非单调，而各向异性模型更一致；迎风面强顺压梯度区是关键，各向异性应力通过改变亚网格耗散和扩散影响雷诺应力和分离起始。
Discontinuous Galerkin approximation of a nonlinear multiphysics problem arising in ultrasound-enhanced drug delivery
超声增强药物递送中非线性多物理场问题的间断伽辽金逼近
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对超声增强药物递送，提出耦合Westervelt波动方程与对流扩散方程的数学模型，采用间断伽辽金方法离散，证明了半离散压力子问题的适定性与最优收敛率，并验证了数值实验。
Hierarchical Successor Representation for Robust Transfer
层次化后继表示用于鲁棒迁移
机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； DeepMind（深度思维）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出层次化后继表示（HSR），通过时间抽象构建鲁棒的状态特征，结合非负矩阵分解实现稀疏低秩表示，支持多隔间环境下的高效任务迁移与探索。
Low-order CR--RT equilibrated-flux certification for semilinear problems on anisotropic meshes
各向异性网格上半线性问题的低阶CR--RT均衡流认证
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对半线性扩散-反应问题，提出基于CR--RT均衡流的低阶认证框架，通过牛顿-康托罗维奇论证给出显式半径ρ确保解存在唯一，并利用伴随修正缩小感兴趣量的区间。
From Digital to Physical: Digital Agents as Autonomous Coaches for Physical Intelligence
从数字到物理：数字代理作为物理智能的自主教练
机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学人工智能学院） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院） ； School of Integrated Circuits, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学集成电路学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机科学学院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理国家重点实验室）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出EmboCoach-Bench基准，评估LLM代理自主设计具身策略的能力，通过迭代调试和优化，代理在平均成功率上超越人工基线26.5%，并具备自我修正能力。
Comments 53 pages, 12 figures
Reconstructing Template-Memorized Images from Natural Prompts
从自然提示中重建模板记忆的图像
机构 * School of Electrical & Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； School of Computer Science & AI（计算机科学与人工智能学院） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出一种低资源攻击方法，利用模板化电商数据中的模式，从自然提示中重建训练集中的记忆图像，揭示隐私风险。
Sequential Bayesian parameter-state estimation in dynamical systems with noisy and incomplete observations via a variational framework
基于变分框架的含噪声不完全观测动态系统序贯贝叶斯参数-状态估计
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出一种在线变分推断框架，通过分解联合后验为参数边缘分布和条件状态分布，实现动态系统参数与状态的联合估计，并给出误差上界理论保证，数值实验验证了其在混沌和高维系统中的鲁棒性与可扩展性。
Comments 31 pages, 8 figures
Comparative CFD modelling of the interplay between aqueous humour hydrodynamics and drug and nanocarrier transport for glaucoma drug delivery via intracameral injection, drug-eluting implants and contact lenses
青光眼药物经前房注射、药物洗脱植入物和隐形眼镜递送的眼前段药物和纳米载体输运的CFD比较建模
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本研究开发CFD框架，比较前房注射、药物洗脱植入物和隐形眼镜三种递送策略的药物输运、滞留和空间分布，以评估青光眼治疗效果。
Single vs. Multiple Branches in DeepONet and S-DeepONet: Network Architecture Follows Coupling in Multiphysics Systems
DeepONet和S-DeepONet中的单分支与多分支：网络架构遵循多物理系统中的耦合
机构 * National Center for Supercomputing Applications, University of Illinois at Urbana-Champaign（国家超级计算应用中心，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Grainger College of Engineering, Mechanical Science and Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign（格拉inger工程学院，机械科学与工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Grainger College of Engineering, Nuclear, Plasma & Radiological Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign（格拉inger工程学院，核物理与辐射工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, Kansas State University（工业与制造系统工程系，堪萨斯州立大学） ； Civil and Urban Engineering Department, New York University Abu Dhabi, UAE（土木与城市工程系，纽约大学阿布扎比分校，阿联酋）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究比较单分支与多分支神经算子架构在强耦合多物理系统中的表现，发现单分支网络在紧耦合场景下通过共享潜在表示优于多分支，而多分支适用于解耦或单物理任务，代理模型加速高达1.8×10^4倍。
A note on global in-time behavior for the semilinear nonlocal heat exchanger system
关于半线性非局部热交换系统全局时间行为的注记
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究具有分数阶拉普拉斯算子的非局部反应扩散系统的全局时间渐近行为，在超临界情形下证明全局存在性，并在一般L^m框架下给出全局解的渐近轮廓，同时确定次临界和临界情形下局部解生命跨度的下界估计。
Is Stochastic Gradient Descent Effective? A PDE Perspective on Machine Learning processes
随机梯度下降有效吗？机器学习过程的PDE视角
机构 * Departamento de Matemáticas, Universidad Autónoma de Madrid, ICMAT - Instituto de Ciencias Matemáticas, CSIC-UAM-UC3M-UCM（数学系，马德里自治大学，ICMAT数学科学研究所，CSIC-UAM-UC3M-UCM）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 通过Fokker-Planck型抛物PDE分析SGD行为，区分漂移和扩散两个阶段，量化浓度现象并证明平均退出时间界限，为非凸损失和退化扩散矩阵下的渐近收敛提供新结果。
