图像生成

Low-Latency Generative Semantic Communication via Channel-Realization Flow Matching

通过信道实现流匹配实现低延迟生成语义通信

Fan Gao, Youzheng Wang, Zhijin Qin, Feifei Gao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究低延迟生成语义通信问题，提出实现耦合桥流匹配方法，通过从信道诱导语义状态初始化解码器、利用实现耦合熵最优传输计划链接训练对等，在AWGN和Rayleigh衰落信道实验中大幅降低解码延迟，实现更好的保真度 - 感知权衡。

Comments Accpeted by Globecom 2026. 6 pages, 7 figures

A Path Integral Model of Cognition

认知的路径积分模型

Haruki Emori, Kazunori Kondo, Atsushi Iriki, Andrei Khrennikov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究为认知成本优化建立数学和物理公式，将目标导向认知过程建模为虚时演化，通过建立三个结果，揭示了认知从无意识到有意识处理的连续统，表明维克旋转是重新描述技术，非物理状态变化。

Comments 17 pages, 2 figures,1 table

An Investigation into the Effect of Mobile Ions on the Steady State Performance of Perovskite Solar Cells

关于移动离子对钙钛矿太阳能电池稳态性能影响的研究

Matthew V. Cowley, Kjeld O. Jensen, Matthew J. Wolf, Alison B. Walker, Petra J. Cameron

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究利用漂移扩散建模和因子分析，模拟多对钙钛矿太阳能电池，通过对比含与不含可自由移动离子的电池，系统研究移动离子对电池性能影响，解卷积关键参数贡献，得出高效器件中移动离子对稳态性能影响小的结论。

Unveiling neuronal microstructure in the human brain in vivo with time-dependent radial diffusivity in MRI

利用MRI中随时间变化的径向扩散率在体揭示人类大脑神经元微观结构

Ante Zhu, Jerome J. Maller, H. Douglas Morris, Jeffrey P. Guenette, Flavio Dell' Acqua, Chu-Yu Lee, Jeffrey McGovern, Stephan E. Maier, Raymond Y. Huang, Andrew L. Alexander, Maureen N. Hood, Desmond Teck Beng Yeo, Steven CR Williams, Carl-Fredrik Westin, Vincent B. Ho, Vincent A. Magnotta, Hua Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究利用OGSE编码在体表征人类大脑随时间变化的径向扩散率，发现短扩散时间和长扩散时间间的径向扩散率变化在皮质脊髓束中值高，对大轴突直径敏感，为神经疾病中神经元微观结构改变研究建立了基线。

Comments 27 pages, 7 figures, 2 tables

A universal diffuse interface modeling framework for surfactants

一种用于表面活性剂的通用扩散界面建模框架

Shahab Mirjalili, Mathieu Bignolles

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出用于两相流中表面活性剂输运的通用扩散界面建模框架，基于三标量非平衡模型推导两个单标量模型，通过表面张力与纳维-斯托克斯方程耦合，经多种模拟验证，弥补了现有模型的不足。

Poroelastic aquifer response drives seasonal vertical land motion in southern Louisiana

多孔弹性含水层响应驱动路易斯安那州南部的季节性垂直陆地运动

Pritom Sarma, Eduardo Arzabala, Carolina Hurtado-Pulido, Einat Aharonov, Renaud Toussaint, Stanislav Parez, Cynthia Ebinger

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究路易斯安那州南部陆地季节性垂直运动，通过卫星大地测量记录分析，建立多孔弹性模型，发现断层-河流交汇处是季节性通道，该因素对海岸陆地运动有控制作用，且可能随水文极端事件加剧而增强。

Electron-Stimulated Desorption of D Atoms from Gibbsite (Al(OD)3) and D2O Ice: Energy and Temperature Dependence of Translational Energy Distributions

从三水铝石（Al(OD)3）和重水冰中电子激发解吸D原子：平动能分布的能量和温度依赖性

William T. P. Denman, Brant M. Jones, Jacob Messner, Xin Zhang, Micah P. Prange, Greg A. Kimmel, Jay A. LaVerne, Thomas M. Orlando

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究三水铝石和重水冰中电子激发解吸D原子，用2 + 1 REMPI - TOF质谱在不同温度下研究。发现冷却会降低产率，确定空穴传输到末端羟基位点是限速步骤，为理解相关原子氢释放提供机制框架。

Comments 10 pages, 6 figures, to be published in Journal of Chemical Physics (AIP)

Homogenization of Time-Discrete Gradient Flows

时间离散梯度流的均匀化

Yunhong Deng, Yuan Gao, Li Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究平坦环面上福克 - 普朗克方程时间离散水平的均匀化极限，用最小化运动方案离散方程，比较传输型和加权L2两种度量选择，发现选择至关重要，只有加权L2度量方案能恢复正确有效动力学。

Covariant Quantum Measurements and Stochastic Dynamics on Representation Space

表示空间上的协变量子测量与随机动力学

Naeem Shahid

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究为群协变量子测量构建框架，从彼得 - 外尔分解出发构造协变测量算符，针对SU(2)得出封闭形式的跃迁核等，建立相关特性及描述，其解析预测与数值模拟相符，为表示空间上的协变量子测量提供随机描述。

Comments 17 pages, 5 figures

Steering topology distributions for unified generative design of architected metamaterials

用于结构化超材料统一生成设计的引导拓扑分布

Haolin Li, Yuyang Miao, Menglei Li, Jinshuai Bai, Liyuan Wang, Xin Liu, Bo Gao, Jiantao Liu, Danilo Mandic, Zahra Sharif Khodaei, M. H. Aliabadi, Weiqiu Chen

机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Ningbo University（宁波大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究结构化超材料设计问题，提出GenTO统一框架，通过训练扩散模型并引导拓扑分布，能为异构任务重用拓扑先验，保留结构多样性，获高性能方案，确立拓扑知识为超材料设计统一原则。

Fast Stokesian Dynamics for Rigid Aggregates

刚性聚集体的快速斯托克斯动力学

Deepak Mangal, Avinesh Ojha, Wanjiao Liu, Ronald G. Larson, Jesse Capecelatro

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究刚性聚集体悬浮液动力学和流变学，提出快速斯托克斯动力学框架，扩展公式到多珠刚体，开发预处理器，经多验证准确捕捉行为，不同系统尺寸下有不同缩放特性，实现准确可扩展模拟。

Comments 33 pages, 9 figures (including 1 supplemental figure)

Machine-Learning Potentials for sodium-potassium chloride mixtures: Predicting thermophysical properties and phase behavior of multicomponent salts

氯化钠-氯化钾混合物的机器学习势：预测多组分盐的热物理性质和相行为

Karim Zongo, Hao Sun, Zijian Meng, Christopher Maxwell, Edmanuel Torres, Laurent Karim Béland

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究利用密度泛函理论数据集训练矩张量势，用于预测多组分熔盐性质，能在宽温宽成分范围模拟，虽成功再现相关趋势，但绝对性质有偏差，支持混合建模框架提升准确性

The afterglow of gamma-ray burst - supernova connections

伽马射线暴-超新星连接的余晖

Marco Muccino, Rahim Moradi, Yu Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究与Ib/c型超新星相关的长伽马射线暴X射线余晖中热和非热成分，结合同步辐射与扩散模型求解耦合系统，应用于GRB 060218A/SN 2006aj和GRB 171205A/SN 2017iuk等，再现光变曲线特征，揭示喷流与抛射物联系。

Comments 8 pages, 3 figures, 1 table

Logit-Coordinate Generative Models for Mixed Continuous-Categorical Tabular Data

用于混合连续-分类表格数据的Logit坐标生成模型

Yuefei Shen, Xiaotong Shen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究混合连续-分类表格数据表示问题，提出Logit坐标框架，将分类变量编码与数值变量结合，形成Logit流匹配和扩散公式，经模拟和真实数据验证，该框架在多方面表现良好，能改进分布指标等。

Modest Algorithmic Mediation can Maximize Topical Diversity in Hybrid Human-AI Systems

适度算法调解可最大化混合人机系统中的主题多样性

Dini Wang, Ho-Chun Herbert Chang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究社交网络与算法架构对信息共享多样性的影响，引入混合人机信息传播模型，发现适度算法调解可提升平均多样性、减少不平等，强调解则相反，还确定了推荐扩大曝光的条件并提供统一框架。

Modeling Duelling Contagions of True and False Information in the Face of Inherent Individual biases

面对内在个体偏差时对真假信息的双重传播建模

Vaibhav Krishna, Hirokazu Shirado, Feng Fu, Nicholas A. Christakis

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究面对真假信息双重传播及个体偏差的问题，提出基于“复杂传播”和“沉默螺旋”理论的主体共同传播模型，发现早期传播者持有的操纵性叙述会主导，早期播种低自我审查主体可限制操纵传播并使明智人群占优，为相关政策提供启示。

Physics-Guided Generative AI for Property-Targeted 3D Porous Media Design

用于属性靶向三维多孔介质设计的物理引导生成式人工智能

Peng Wang

机构 * Centre for Vision, Speech and Signal Processing (CVSSP), University of Surrey（萨里大学视觉、语音和信号处理中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对三维多孔介质逆向设计难题，提出物理引导生成式人工智能框架，结合多种模型学习潜在设计空间，依目标属性生成并优化结构，实验表明该方法能提升目标属性匹配等，为复杂多孔几何形状可控逆向设计及相关工具奠定基础。

Comments 15 pages, 8 figures

Where Quality Breaks in Compressed Short-Text Generation: Staged Bottleneck Localization

压缩短文本生成中的质量断点在哪里：阶段式瓶颈定位

Alexey Gavrilov, Alan-Barsag Gazzaev, Sergey Muravyov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究压缩短文本生成中质量断点问题，通过阶段式验证协议，在TinyStories案例中分离编解码器与潜在生成器影响，发现编解码器保真度是质量瓶颈，提出可重复使用的阶段式诊断方法，为质量问题研究提供新思路。

Comments 8 pages, 3 figures, 14 tables. Published in the Proceedings of FRUCT'39

Journal ref Proceedings of the 39th Conference of the Open Innovations Association FRUCT (FRUCT'39), 2026, pp. 69-76

Joint Flow Matching for Generator-Consistent Classification

用于生成器一致分类的联合流匹配

Hayden McAlister, Lech Szymanski

专题命中 扩散模型 ：image generation(abstract)

AI总结 研究提出联合流匹配（JFM）训练框架，解决标准流匹配在条件推理上的问题，通过为变量分配相反角色产生一致联合分布，用于联合分类和生成，在条件数据集验证，有竞争力准确率且无需事后校准，能生成与分类器一致的图像。

Restoration Flow Matching-Based Channel Refinement and Equalization Correction for MIMO Semantic Communications

基于恢复流匹配的MIMO语义通信信道细化与均衡校正

Wenkai Liu, Nan Ma, Jianqiao Chen, Xiaodong Xu, Meixia Tao, Ping Zhang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； ZGC Institute of Ubiquitous-X Innovation and Applications（中关村泛在X创新与应用研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对MIMO语义通信中信道和均衡问题，提出基于恢复流匹配的框架，含CRFM和SRFM模块，通过双锚点扰动训练策略增强鲁棒性，经ODE求解器推理，实验证明提高了相关指标且采样步骤少。

X-Stage: An Overlooked Pipeline Stage for Communication-Computation Overlap in DiT Inference

X-Stage：分布式扩散Transformer（DiT）推理中通信-计算重叠被忽视的流水线阶段

Jianwen Xian, Zhiyuan Xu, Yuchen Li, Ziliang Lai, Kang He, Zhen Huang, Aichen Feng, Jinyan Chen, Yilin Zhang, Qinqin Chen, Chengru Song

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究分布式扩散Transformer推理中通信-计算重叠问题，识别出X-Stage阶段，用轻量级突发间隙模型预测相关开销等，重新设计两个通信-计算融合内核，实现加速，确立发出后进度为可测量调度杠杆。

FMOPF: Latent Flow Matching with Constraint-Aware Interaction Priors for AC Optimal Power Flow

FMOPF：用于交流最优潮流的具有约束感知交互先验的潜在流匹配

Zhilin Huang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究交流最优潮流计算问题，提出FMOPF框架，通过潜在流匹配和解耦压缩与生成，并利用约束感知交互先验网络建模负荷 - 状态耦合，实现有效热启动，降低尾部风险，可扩展到大型系统。

Comments 11 pages, 1 figures

Colored Markov-Modulated Brownian Motion for Preemptive Workload Stacks

用于抢占式工作负载栈的有色马尔可夫调制布朗运动

Maria Laura Battagliola, Eduardo Medina-Valdés, Oscar Peralta

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究为扩散尺度系统开发有色马尔可夫调制布朗运动模型，用于新工作抢占活动层的情况，颜色编码栈位置和优先级，背景阶段控制漂移和波动性，通过反向递归总结偏移，得到平稳乘积形式表示及公式。

Optimization of the total tumor population under Gompertz growth

基于Gompertz增长的肿瘤总体积优化

Iulia Martina Bulai, Francesca Gladiali, Benedetta Pellacci

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究基于Gompertz增长的肿瘤细胞群体空间分布稳态反应扩散模型的最优控制问题，通过理论分析得出内在增长率恒定时均匀分布是极小值等结论，数值模拟补充分析，揭示优化总体积对扩散系数的单调依赖这一新现象。

Time-refined Triebel--Lizorkin Estimates and Applications to Keller--Segel Type Equations

时间精细化的特里贝尔-利佐金估计及其在凯勒-塞格尔型方程中的应用

Wenhai Shan, Xiao-song Yang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究二维凯勒-塞格尔型方程，通过在临界齐次特里贝尔-利佐金空间发展热流估计，引入时间精细化空间，建立多种估计，得到该方程在临界空间的局部和全局适定性，相关双分量系统也有类似结果。

Nonparametric Drift Estimation for Multidimensional Stochastic Differential Equations under Censoring

删失下多维随机微分方程的非参数漂移估计

Yichuan Huang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究删失下多维随机微分方程的漂移估计问题，通过构建Nadaraya-Watson型漂移估计器及数据驱动带宽选择规则来进行估计，还推导了最优不等式和极小极大下界。

The generalized porous medium equation on graphs: well-posedness, extinction, and mass conservation

图上的广义多孔介质方程：适定性、熄灭和质量守恒

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

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究无限加权图上广义多孔介质方程柯西问题，通过建立原理和论证构造解，对特定非线性推导能量估计，得出不同情况下的结果，还证明了随机完备图上非负\(\ell^1 -\)温和解的广义质量平衡。

Mirror Langevin diffusions: Convergence rates and Markov chain approximations

镜像朗之万扩散：收敛速率与马尔可夫链逼近

Benjamin Capdeville, Young-Heon Kim, Soumik Pal

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究给定概率密度\(\mu\)时，能否选强凸函数\(u\)使镜像朗之万扩散指数收敛到平衡态，基于李雅普诺夫函数方法给出条件。还引入马尔可夫链逼近，证明其在\(\chi^2\)中有与扩散时间尺度一致的收敛速率。

Comments 37 pages

Coupling of Local and Nonlocal Problems Using Local Boundary Conditions

使用局部边界条件耦合局部和非局部问题

Burak Aksoylu, Fatih Celiker, Patrick Diehl

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究一维局部与非局部扩散问题的耦合方法，受区域分解法启发，利用局部边界条件，构建局部到非局部的耦合方法，经有限元法等离散化，通过数值实验验证其具有可量化的$O(h)$收敛性。

SDE Guided Monte Carlo Reinforcement Learning: A Stochastic Maximum Principle Approach for Robust Decision Making in Noisy Environments

随机微分方程引导的蒙特卡罗强化学习：一种用于噪声环境中稳健决策的随机最大值原理方法

Juncai Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究探讨SMP定性最优条件能否指导稳健表格型强化学习算法，提出SDE-MC-AC框架，通过建立对应关系及自适应温度调度整合多种方法，经实验验证了相关假设，揭示导航模式，为随机最优控制与强化学习搭建桥梁。