图像生成

"If It Looks Like a User": Measuring Real-Time Moderation Effects via Social Media Simulation

“看起来像用户”：通过社交媒体模拟测量实时审核效果

Enrico Verdolotti, Gianluca Nogara, Luca Luceri, Silvia Giordano

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究开发了校准后的SimSoM社交媒体模拟器，通过实验验证后发现静态审核会高估用户封禁效果，实时审核时补偿性转发会削弱低质量内容减少效果，为内容审核政策评估提供了基于模拟的框架。

Comments 15 pages, 4 figures, 2 tables. Accepted for presentation at the Social Simulation Conference (SSC) 2026

Arm-Aware Guided Dexterous Grasp Generation with Arm-Agnostic Grasp Models

感知机械臂的灵巧抓取生成：基于与机械臂无关的抓取模型

Yongyi Jia, Yongpeng Jiang, Kangchen Lv, Yi Ren, Mingrui Yu, Xiang Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出一种感知机械臂的灵巧抓取生成框架，利用预训练的与机械臂无关的抓取模型，在6个场景的1万物体评估中，显著提升了高度约束场景下可行抓取的生成概率。

Deploying Frontier Agentic Technology in MOOSEnger, a Multiphysics-Capable AI Assistant

在多物理场AI助手MOOSEnger中部署前沿智能体技术

Zaid Abulawi, Mengnan Li, Guillaume Giudicelli, Yang Liu, Cody Permann

机构 * Texas A&M University (TAMU)（德克萨斯农工大学） ； Idaho National Laboratory (INL)（爱达荷国家实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究为面向MOOSE框架的AI智能体MOOSEnger扩展本地托管模型管控层，经多类工程任务测试，MOOSEnger-GPT-5.2成功率达90%，凸显智能体管控层对多物理场仿真的支撑价值。

Temporal Graph Prototype-conditioned Conformal Prediction for Fraud Detection

面向欺诈检测的时序图原型条件共形预测

Xudong Chen, Shengbo Gong, Lu Cheng, Wei Jin

机构 * Emory University（埃默里大学） ； University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对时序图边级欺诈检测中现有共形预测器预测集低效的问题，提出ProtoCP框架，通过原型和邻域相对得分机制优化校准，在四个基准上实现目标覆盖率且预测集更小。

Comments Accpeted by KDD 2026

BERTopic-Virality Prioritisation: A Scalable Framework for Thematic and Comparative Analysis of COVID-19 and Monkeypox Misinformation on Twitter

BERTopic-病毒传播优先级框架：用于Twitter上COVID-19与猴痘错误信息的主题及对比分析的可扩展框架

Mkululi Sikosana, Sean Maudsley-Barton, Oluwaseun Ajao

机构 * Manchester Metropolitan University（曼彻斯特城市大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究提出BERTopic-VP框架，结合BERTopic与病毒传播优先级层，搭配混合错误信息检测模块，可高效分析Twitter上COVID-19与猴痘错误信息，能识别高影响力簇，支持监测预警。

Comments 21 pages, 3 figures, 12 tables. Preprint

Adoption of Generative AI in the Workplace: Increasing and Shifting the Balance of Productivity and Communication Activity

生成式AI在工作场所的应用：提升并转变生产力与沟通活动的平衡

Yulin Yu, Yan Chen, Rui Hu, Siddharth Suri, Scott Counts

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究基于微软M365数据，用双重差分法发现，生成式AI应用后，高频用户生产力操作增21.2%、沟通操作增7.1%，推动工作向文档化转变，或提升效率、减少信息过载，但需避免削弱人际沟通与信息传播。

Spectral Saliency for Machine Unlearning

用于机器遗忘的光谱显著性

Cedar Site Bai, Amber Yijia Zheng, Raymond A. Yeh, Brian Bullins

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对机器遗忘问题，受Muon启发提出光谱显著性遗忘（SSU）方法，通过对弱奇异分量设阈值更新，在图像分类器、扩散模型和LLM上验证了其有效性。

Does 1/2-Tsallis-INF Also Work Well for Best-Arm Identification?

1/2-Tsallis-INF 是否也能很好地用于最优臂识别？

Jingxin Zhan, Yuze Han, Zhihua Zhang

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Center for Applied Statistics and School of Statistics, Renmin University of China（中国人民大学应用统计中心与统计学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究探讨 1/2-Tsallis-INF 能否用于最优臂识别，通过构造 Lyapunov 函数得出其失败概率的多项式上下界，证明指数 2 本质紧。

From Positionwise Confidence to Prefix Scheduling: Verifier Skipping in Speculative Decoding

从逐位置置信度到前缀调度：推测解码中的验证器跳过

Haoxuan Luo, Jameson Sandler, Ferdinando Fioretto

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对推测扩散解码的验证器瓶颈问题，提出验证器跳过策略，比较不同置信信号的调度效果，在HumanEval数据集上实现了9.6%-13.5%的验证器调用节省。

Comments 14 pages, 6 figures

Intelligent Base Station Deployment in Urban Wireless Networks: A Geographic Data-Informed Digital Twin Approach

城市无线网络中的智能基站部署：一种地理数据驱动的数字孪生方法

Zhenyu Tao, Yuxuan Li, Wei Xu, Yongming Huang, Xiaohu You

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出地理数据驱动的数字孪生结合深度强化学习的智能基站部署框架，仅用公开地理数据即可实现优化，性能接近理想基准且开销大幅降低。

Demystifying Oversmoothing in Sheaf Neural Networks: An Index-Theoretic Criterion

揭开层神经网络（Sheaf Neural Networks, SNNs）中的过度平滑之谜：一种指标理论判据

Junwen Dong, Yuhan Peng, Hao Li, Huitao Feng, Kelin Xia

机构 * Chern Institute of Mathematics（陈省身数学研究所） ； Nankai University（南开大学） ； School of Physical and Mathematical Sciences（物理与数学科学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究针对层神经网络的过度平滑问题，提出指标理论比较判据，引入GyroSheaf扩展至非线性场景，经十个模型实验验证了该判据的有效性。

Complete characterization of the sign of the wave speed in the symmetric Lotka-Volterra system under strong competition

强竞争下对称Lotka-Volterra系统中波速符号的完整刻画

Cyrille Kenne

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文刻画了强竞争下对称两物种Lotka-Volterra竞争扩散模型的行波前速度符号，证明扩散率不同时波速非零，扩散快的物种会扩张，d=1时波速为零，确立了“团结并非力量”定理。

Comments 19 pages, 1 figure

A Two-Stage Learning PINN Approach for Solving the Inverse Problem of the 1D Porous Medium Equation

求解一维多孔介质方程反问题的两阶段学习PINN方法

Noura Al Helwani, Sophie Moufawad, Nabil Nassif

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对一维多孔介质方程反问题，提出两阶段PINN训练框架，解决标准PINN反问题对初始猜测敏感、仅局部收敛的问题，提升了鲁棒性与未知参数恢复可靠性。

Comments 54 pages

On hitting time distributions of Markov processes with sub-Gaussian heat kernel bounds

Liping Li, Shuwen Lou

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

Self-fictitious-play for Potential Monotone Ergodic Mean-field Games

用于势单调遍历平均场博弈的自虚构博弈方法

Yupeng Bai, Mathieu Laurière, Zhenjie Ren, Songbo Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对环面上的遍历单调势平均场博弈，提出自虚构博弈动力学，证明其压缩性与唯一不变律，该不变律接近纳什均衡，误差为信念更新率平方根，线性二次示例与数值实验验证结果。

From the SIR/SEIR/SVEIR Model to a Chemotactic System: Analysis of Spatiotemporal Mechanisms of Infection Spread within the Einstein Paradigm

从SIR/SEIR/SVEIR模型到趋化系统：爱因斯坦范式内感染传播的时空机制分析

Yizhou Wang, Evgenia Echkina

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究以SIR/SEIR/SVEIR等传染病模型为基础，构建含恐惧/规避效应的扩散-趋化PDE系统，结合数值方法分析感染传播的时空机制，其参数经真实流感数据校准验证。

Comments 31 pages, 12 figures

Resource Analysis for Quantum Simulation of Spatially Varying Transport-Reaction Equations

空间变输运-反应方程量子模拟的资源分析

Benjamin Jasperson, Krishna Garikipati, Siddhartha Srivastava

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本工作针对空间变输运-反应方程量子模拟的电路复杂度问题，分析采用稀疏FABLE块编码等方法构造的量子传播子的资源开销，为近期量子实现提供了实用估计。

Resolving and resetting the charge environment of single T-centers in silicon p-i-n waveguides

解决与重置硅p-i-n波导中单T中心的电荷环境

Chaoshen Zhang, Hanbin Song, Lukasz Komza, Aaron M. Day, Enrique Garcia, Donald Witt, Mihir K. Bhaskar, Alp Sipahigil, Evelyn L. Hu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究针对硅T中心电荷环境波动导致线宽展宽的问题，通过带隙以上光照重置电荷环境，将集成T中心线宽窄化至128(22) MHz，为量子互连优化提供了基础。

Comments 17 pages, 6 figures

Impact of Nonlinear Absorption on Energy Distribution During FLASH-Like Deposition

非线性吸收对类FLASH沉积过程中能量分布的影响

Bo-Rong Lin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究针对FLASH放疗生物选择性物理起源未明的问题，构建扩散-吸收模型，发现非线性吸收可减少周围未暴露区域能量吸收，其效应与FLASH放疗的组织保护作用相似，结果表明需匹配能量沉积条件与材料吸收特性。

Collision efficiency of rapidly settling particle pairs in a turbulent flow

湍流中快速沉降颗粒对的碰撞效率

Pijush Patra, Donald L. Koch, Anubhab Roy

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究探究均匀各向同性湍流中快速沉降颗粒对的碰撞动力学，建立相关扩散模型与方程，得出理想碰撞率随重力与湍流相对强度增加而递增、碰撞效率则递减的结论。

Comments 31 pages, 10 figures, and 1 table

Coupled Transient Processes Govern Intraplate Earthquake Swarm Evolution: Insights from the 2019-2020 Palghar Sequence

耦合瞬态过程控制板内地震群演化：来自2019-2020年帕尔加尔序列的启示

Ratna Bhagat, Pathikrit Bhattacharya, K. M. Sreejith, Harsha S. Bhat, Vineet K. Gahalaut

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究以2019-2020年帕尔加尔板内地震群为对象，结合高分辨率地震目录等数据，发现其演化由流体辅助变形与瞬态应力转移耦合控制，无法用单一端元模型解释，为研究稳定大陆地壳地震过程提供了新视角。

An improved phase-field framework for simulating impacts of solidifying metal drops

用于模拟凝固金属液滴撞击的改进相场框架

Ali Mostafavi, Vitaliy Yurkiv, Alexander L. Yarin, Farzad Mashayek

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对传统相场公式无法模拟凝固金属液滴撞击后熔体回缩的问题，改进相场框架并引入壁能与惩罚项，经锡液滴撞击实验验证，可准确捕捉相关动力学并得到稳定溅射物直径。

Similarity of start-up flow in porous media for large pressure gradients

大压力梯度下多孔介质中启动流动的相似性

Yoshiyuki Sakai, Lukas Unglehrt, Michael Manhart

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究大压力梯度下有序多孔介质启动流动，发现非线性效应由无粘时间τ_inv统一控制，确立其为强加速多孔介质流动非线性 onset 的统一度量，对非定常输运建模有直接意义。

Rheology-controlled hydraulic selection in fracture-matrix heat transport: mechanisms and thermal signatures

裂缝-基质热输运中流变控制的水力选择：机制与热特征

Alessandro Lenci, Irene Daprà

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究以热锋等为诊断指标，采用随机半解析通道模型，揭示非牛顿流体流变对裂缝-基质热输运中水力选择的影响，区分了流变控制与基质控制热输运的参考极限。

Comments Manuscript under review in Advances in Water Resources

Separation of Flexible Enantiomers Using Shear Flow

利用剪切流分离柔性对映异构体

Minh Nhat Pham, Levi Cherek, J. Daniel Gezelter

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过分子动力学探究将分子柔性纳入分子螺距框架的影响，评估两种药物对映体的剪切流分离潜力，预测10纳秒尺度下柔性对映体可线性分离，数小时内可达厘米级分离。

Journal ref J. Chem. Inf. Model. (2026) 66 (15), 9458-9467

A nuclear-quantum-corrected machine-learning potential reveals quantum-enhanced hydrogen segregation at general grain boundaries in alpha-iron

核量子修正的机器学习势揭示α-铁中一般晶界处的量子增强氢偏聚

Kazuma Ito

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究开发核量子修正的机器学习势NQC-PACE，通过巨正则模拟发现α-铁一般晶界处氢偏聚因核量子效应显著增强，为含轻元素量子效应的材料大规模分析提供了方法

Reflection Resonances in the One-Dimensional Anderson Localization: Finite-Length Statistics, Wigner Time Delay, and Boundary Eigenfunctions

一维安德森局域化中的反射共振：有限长度统计、维格纳时间延迟与边界本征函数

Yan V. Fyodorov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究分析一维安德森局域化有限长度无序样品的反射共振，关联共振密度与反射系数，推导维格纳时间延迟统计等结果，通过计算验证相关规律。

Comments 56 pages, 5 figures

Nonequilibrium Maxwell-Demon NEMD simulations of transport: I. Extrapolating shear viscosity to the hydrodynamic limit

输运过程的非平衡麦克斯韦妖NEMD模拟：I. 将剪切黏度外推至流体力学极限

Hesam Arabzadeh, Brad Lee Holian

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出麦克斯韦妖非平衡分子动力学方法测量伦纳德-琼斯流体的剪切黏度，证实其结果一致，且三维系统剪切黏度随粒子数增加以1/√N趋近流体力学极限。

Discovering Physically Interpretable Mathematical Expression for Predicting CO2 Adsorption in Metal-Organic Frameworks via Machine Learning-Symbolic Regression

通过机器学习-符号回归发现可物理解释的数学表达式以预测金属有机框架中的CO₂吸附

Yimin Shao, Shengluo Ma, Shenghong Ju, Yijun Shi, Wei Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过ML-SR方法，结合关键结构描述符推导得到可物理解释的CO₂吸附公式，在大规模hMOFs数据集上实现70%以上预测准确率，兼具高效性与机制可解释性。

Catalytic formation of H_2 on carbonaceous dust grains - implications for interstellar observations

碳质尘埃颗粒上H₂的催化形成——对星际观测的启示

Aryav Das, Julia Gao, Daniel Vrinceanu, H. R. Sadeghpour

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究通过动力学蒙特卡洛模拟揭示碳质尘埃颗粒表面H₂的催化形成机制，明确其效率随温度、数密度的变化规律，证实尘埃催化H₂化学可与高红移恒星形成区的引力坍缩同步。

Comments 21 pages, 18 figures