图像生成

Robust data-driven discovery of fractional differential equations via weak formulations and Pareto-based subset selection

基于弱形式与帕累托子集选择的鲁棒数据驱动分数阶微分方程发现

Pongpisit Thanasutives, Yoshinobu Kawahara

机构 * Center for Advanced Intelligence Project (AIP), RIKEN（理化学研究所先进智能项目中心（AIP）） ； Graduate School of Information Science and Technology, The University of Osaka（大阪大学信息科学与技术研究生院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 Weak-Pareto方法结合弱形式与帕累托子集选择，可从含噪数据中鲁棒发现分数阶微分方程，在多基准测试中表现优于无正则化方法及同期神经基线。

Comments 47 pages

Feature-Based Continuation of Pattern Transitions in a One-Dimensional Brusselator

一维布鲁塞尔子中模式转变的基于特征的延拓

Qiushi Yu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对一维布鲁塞尔子，开发基于特征的延拓框架，结合模拟与模式分类绘制参数空间中波、螺旋、靶状等模式的转变边界，获取了可靠的转变曲线并验证了方法有效性。

Comments 65 pages, 16 figures. MATLAB code is available at https://github.com/Jominemyqs/Brusselator_continuation

A Heat Kernel Expectation Approach to Boundary-Corrected Li--Yau Estimates for the Dirichlet Heat Equation

用于Dirichlet热方程的边界校正Li--Yau估计的热核期望方法

Li-Chang Hung

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种热核期望方法，针对欧氏半空间Dirichlet热方程正解建立显式边界校正Li--Yau型梯度估计，为边界效应提供核解释并暗示可扩展至更一般区域。

Second-order stochastic modeling of particle resuspension: macroscopic degeneracy and anomalous pre-detachment transport

颗粒再悬浮的二阶随机建模：简并宏观特性与脱离前的反常输运

David Ben-Shlomo, Ronen Berkovich, Eyal Fattal

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文开发了加入有限相关切向加速度的二阶马尔可夫拉格朗日随机颗粒再悬浮模型，通过多尺度轨迹统计打破了与一阶模型的宏观简并性，揭示了脱离前的反常输运特性。

Unifying Generative Models with Path Integrals

用路径积分统一生成模型

Ramon Winterhalder

机构 * Università degli Studi di Milano（米兰大学） ； INFN（意大利国家核物理研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究将生成建模表述为路径积分，提出MSRJD形式的图示微扰理论，为确定性采样器提供无随机采样成本的单圈修正，还推导了响应加权得分匹配目标与EFT幂次计数下的对称等变漂移设计。

Comments 51 pages, 4 figures, 4 tables

Origin of effective non-Fourier heat conduction phenomena in heterogeneous materials

非均匀材料中有效非傅里叶热传导现象的起源

Róbert Kovács

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究针对双组分体系，通过空间体积平均法推导非傅里叶热传导的连续介质热方程，解析证明非均匀介质本质过扩散，解释其尺寸依赖性并经多类材料实验数据验证。

Stochastic Nonlinear Waves in all the Right Phases

各恰当相位中的随机非线性波

C. H. S. Hamster

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文概述反应扩散方程行波的不同相位描述，探究其在一维随机环境中的有效性，明确计算Nagumo方程的自主等时相位，为相关研究提供新结果。

First-Principles Investigation of 2D Copper Boride as a High-Performance Anode for Lithium-Ion Batteries

二维硼化铜作为高性能锂离子电池负极的第一性原理研究

Subhasis Sarkar, Rajnendra Singh, Brahmananda Chakraborty, Sridhar Sahu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过第一性原理计算证实，二维Cu₈B₁₄是高性能锂离子电池负极候选材料，其线缺陷可进一步降低Li迁移势垒、提升扩散系数。

Rethinking Language Model-Based Generative Speech Enhancement in the Latent Space of a Neural Audio Codec

在神经音频编解码器的隐空间中重新思考基于语言模型的生成式语音增强

Yihui Fu, Zhengyang Li, Tim Fingscheidt

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出涵盖六种基于LM的生成式SE范式的统一框架，对比其性能并提出辅助损失微调策略，发现连续域范式优于离散域，CNAR效果最佳且微调策略可提升多指标。

Comments Accepted at IWAENC 2026

Luna-TTS Family Technical Report

Luna-TTS 系列技术报告

Feng Yin, Shuai Shi, Junjie Zheng, Kechenying Zhou, Yiqiu Wang, Chenyang He, Qiuhua Jiang, Mengxiao Bi, Yanmin Qian, Mingxin Chen, Xun Gong, Tianteng Gu, Bing Han, Peng Jiang, Chenda Li, Haiyang Sun, Han Wang, Wei Wang, Yi Wang, Leying Zhang, Wangyou Zhang, Chushu Zhou

机构 * VUI Labs Research（VUI实验室研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出基于扩散语言模型的 Luna-TTS 系列 TTS 系统，含非自回归与实时自回归变体，在多数据集上的语音识别、相似度及情感控制等指标优于对比系统。

When should one stop the most exciting game? Sequential Inference for win-martingales

何时应停止最激动人心的游戏？赢鞅的序贯推断

Steven Campbell, Karl Kristian Engelund

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对赢鞅的最优停止问题，构建了通用决策理论框架，推导了其解的完整自由边界刻画等结果，可用于预测市场等场景中决策时机的确定。

Comments 52 pages, 3 figures

Variational Principles and Rearrangement Inequalities for asymmetric Operators on Periodic Lattices

周期格上非对称算子的变分原理与重排不等式

Xing Liang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对周期格上非对称二阶差分算子的主特征值，建立变分公式与重排不等式，推导相关校正子性质，在一维情形下得到可最大化倾斜主特征值的钟形循环重排。

Sharp logarithmic corrections for a strong-weak Lotka-Volterra competition system

强弱Lotka-Volterra竞争系统的尖锐对数修正

Hongjun Guo, Dongyuan Xiao, Maolin Zhou

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究针对一维强弱Lotka-Volterra竞争扩散系统，通过转化为等价合作抛物系统建立动边界比较原理，推导了较强物种最右侧水平集的尖锐对数渐近展开，分类出五种长时间动力学 regime，捕捉了波剖面的细微相位偏移。

Nonlinear parabolic characterizations of stochastic completeness at infinity on weighted graphs

加权图上无穷远处随机完备性的非线性抛物型刻画

Davide Bianchi, Bobo Hua, Alberto G. Setti, Radosław K. Wojciechowski

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对加权图，通过非线性抛物型方程建立了无穷远处随机完备性的刻画，推导了对应质量平衡关系，还验证了特殊情形下与经典随机完备性的关联。

Predict-then-Optimize Framework for Public Transport Line Redesign under Fluctuating Traffic Conditions

波动交通条件下的公共交通线路重设计的“先预测后优化”框架

Zihao Guo, Andrea Araldo, Faycal Touzout, Mounim El-Yacoubi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对交通波动下公共交通性能下降问题，提出基于NSGA-III的先预测后优化线路重设计框架，在保留高线路重叠度的同时提升用户性能、降低运营成本并保持连通性，推动公共交通从静态规划转向自适应设计。

FarSky: Task-Aware Latent-Space Coupling for Generative Intra-Hour Solar Forecasting

FarSky：面向生成式小时级内太阳能预测的任务感知隐空间耦合方法

Yann Fabel, Bijan Nouri, Milon Miah, Niklas Blum, Luis F. Zarzalejo, Julia Kowalski, Robert Pitz-Paal

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究提出FarSky生成式预测框架，结合任务感知隐空间耦合与隐扩散模型，在太阳辐照度预测中实现最优确定性及概率性能，斜坡事件检测F1超60%，预测技能最高提升11个百分点。

DLESyM-Ocean: A Deep Learning Probabilistic Global Model for Simulating Present-Day Upper Ocean and Sea Ice

DLESyM-Ocean：一种用于模拟当前上层海洋与海冰的深度学习概率全球模型

Zachary I Espinosa, Nathaniel Cresswell-Clay, William Yik, Cecilia M. Bitz, Edward Blanchard-Wrigglesworth, Peter Harrington, David Pruitt, Michael S. Pritchard, Dale R. Durran

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究人员提出深度学习地球系统模型DLESyM-Ocean，采用patch能量评分损失训练，可模拟当前全球海冰与上层海洋，经多案例验证具稳定性与技巧性，计算效率高，有望用于次季节到季节预报。

Comments 35 pages, 21 figures

Is Retrieval All You Need? Assessment and Emergence of Novelty in Protein Structure Generation

检索就是全部所需？蛋白质结构生成中的新颖性评估与涌现

Tongyue Xu, Yijie Zhang, Mutian He, Lingdong Shen, Zhihong Liu, Tianlei Ying, Cheng Tan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对蛋白质结构生成模型的新颖性评估问题，引入DRR指标，分析8种模型的输出，提出零训练基线RetFold，成本远低于现有模型。

Two-stage Odd Residual Flows for Mean-Preserving Probabilistic Time Series Forecasting

用于保均值概率时间序列预测的两阶段奇数残差流

Kiran Madhusudhanan, Christian Klötergens, Lars Schmidt-Thieme, Vijaya Krishna Yalavarthi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对概率预测中分布灵活性与均值准确性的权衡，提出两阶段奇数残差流框架，解耦均值预测与不确定性估计，在长短时域预测中同时实现最优确定性精度与出色密度估计性能。

ReRound: Reconstructive Rounding to Resolve Midpoint Ambiguity in Calibration-Free LLM Quantization

ReRound：用于解决无校准LLM量化中中点歧义的重构舍入法

He-Yen Hsieh, H. T. Kung

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 ReRound是一种后训练量化方法，通过条件扩散模型解决无校准LLM量化的中点歧义，在小型LLM的3、4比特量化上优于标准RTN，性能接近依赖校准方法且无额外推理开销。

Comments 16 pages, 8 figures

Multi-Rate Distributed Unscented Kalman Filtering Under Collective Detectability

集体可检测性下的多速率分布式无迹卡尔曼滤波

Mohammad Ali Abooshahab, Morten Hovd

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对无融合中心的非线性网络，提出多速率分布式UKF方法，基于集体可检测性实现信息扩散，在多速率采样下保持稳定且精度优于五轮协方差平均一致性。

Comments 12 pages, 3 figures

FUBU-EPSTEIN: A Large-Scale Twitter Dataset on the Jeffrey Epstein Case and Its Global Public Discourse (2019-2023)

FUBU-EPSTEIN：关于杰弗里·爱泼斯坦案件及其全球公众讨论的大规模Twitter数据集（2019-2023）

Michael Kreil, Tristan Manfred Stöber, Daniel Thilo Schroeder

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究推出了FUBU-EPSTEIN数据集，包含5438万条Twitter状态等数据，经去标识化处理后发布，支持爱泼斯坦案件相关的计算研究，降低了数据泄露风险。

A Physics-Informed Neural Network Approach to Multiphysics Continuum Modeling of Cancer Growth via Chemo-fluid Coupling

基于 chemo-fluid 耦合的癌症生长多物理场连续介质建模的物理信息神经网络方法

Celia Taboada, Pedro Navas, Miguel Molinos

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出 PINN 框架，构建 chemo-fluid 耦合的肿瘤生长多物理连续介质模型，正问题求解精度高，逆问题可从含噪稀疏观测中精准恢复参数，为多物理肿瘤建模提供高效计算途径。

Scaling Laws for Majority-based Opinion Dynamics in the Presence of Stubborn Agents

存在固执智能体时基于多数意见动态的标度律

Luke Meredith, Arpan Mukhopadhyay

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究探究多智能体系统中固执智能体对意见动态的影响，基于2k-选择规则，发现达到稳态的时间随固执智能体比例存在尖锐相变，边界区域混合时间为多项式级。

Adaptive Time-Stepping Euler--Maruyama Scheme for SDEs with Non-Globally Lipschitz Coefficients: Uniform Convergence, Stability and Ergodicity

具有非全局利普希茨系数的随机微分方程的自适应时间步长欧拉-玛丽乌玛格式：一致收敛性、稳定性与遍历性

Xueqi Wen, Shan Huang, Xiaoyue Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对非全局利普希茨系数SDE提出自适应时间步长欧拉-玛丽乌玛格式，证明其1/2阶强收敛性、矩指数稳定性与多项式遍历性，数值实验验证其精度与计算性能优于现有方法。

An entropy approach to doubly nonlinear parabolic obstacle problems

双非线性抛物型障碍问题的熵方法

Ruoyang Liu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对双非线性抛物型障碍问题，引入重正化熵公式，结合有序惩罚程序等方法，证明了不同扩散情形下解的存在、唯一性与$L^1$稳定性，明确了极限反应的构成。

Comments 54 pages

A numerical approach for solving the time-Fractional Mobile-Immobile Transport Equation

求解时间分数阶动-不动区输运方程的数值方法

Sandip Maji

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对时间分数阶动-不动区输运方程，提出两种全离散数值格式，经理论分析与数值验证，可高效准确模拟多孔介质中的反常输运现象。

Analysis of degradation in perovskite solar cells through physics-based machine learning

基于物理的机器学习分析钙钛矿太阳能电池的退化

Kjeld O. Jensen, Gemma Giliberti, Aldo Di Carlo, Will Clarke, Giles Richardson, Taylor Blackwell, Petra J. Cameron, Alison B. Walker

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究结合机器学习与IonMonger模拟，分析钙钛矿太阳能电池退化，明确其受可移动离子浓度、扩散系数相关变化及界面复合影响，为可靠解释实验结果提供有效方法。

Comments 34 pages, 13 figures

Distance-Higuchi Bounds on Inflationary Field Ranges and Lifetimes

暴胀场范围与寿命的距离-樋口界

Luis A. Anchordoqui, Ignatios Antoniadis, Alek Bedroya

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究结合沼泽地距离猜想与广义樋口界，推导了准德西特暴胀的有限多项式寿命界，该界输入少且适用于所有模空间点，弱于跨普朗克审查猜想。

Comments 21 pages

Kinetics of sliding-window quantum error correction

滑动窗口量子纠错的动力学

Adithya Sriram, Charles Stahl, Aleksander Kubica, Yaodong Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究滑动窗口译码（SWD）的动力学，提出将其描述为带ℤ₂电荷粒子的随机动力学过程，确定译码速率1/W为可译码相的相关扰动，且结果具有广泛适用性。

Comments 8 pages, 3 pages of supplemental information