图像生成

Exploratory Modelling of Multi-System Transformation Pathways from Real-World Data: A SINDy-Inspired Sparse Orthogonal Regression Technique

基于真实数据的多系统转型路径探索性建模：一种SINDy启发的稀疏正交回归技术

Sabin Roman, Vitaliy Soloviy, Klaus Kubeczko

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出稀疏正交回归技术（SORT），从欧洲指标数据中重建多系统转型动力学，识别反馈结构，揭示脱碳强化与生态约束的平衡。

Comments Extended abstract accepted for presentation at the 17th International Sustainability Transitions Conference (IST 2026)

Input-schema identifiability limits in physics-informed surrogates for mechanics-governed flow

力学控制流动的物理信息代理模型中输入模式可辨识性限制

Daniel Cieslak, Andrzej Czyzewski

机构 * Gdańsk University of Technology（格但斯克技术大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对力学控制流动的代理模型，提出输入模式可辨识性认证方法，通过分解目标场为几何可测、边界条件依赖和对称商分量，预测训练前可辨识性，并在管流实验中验证了方向模糊性导致的符号翻转。

Comments Main text with Supplementary Information included; 11 figures

Dimensional reduction for optical beams with thermal nonlocal nonlinearity

具有热非局域非线性的光束的降维

Francesco Lorenzi, Luca Salasnich

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对热折射效应引起的非局域非线性，提出基于非多项式薛定谔方程框架的降维方法，推导出包含模式阶数和非局域度的变分方程，实现热非局域介质动力学的简化描述。

Comments 9 pages, 5 figures. Accepted for publication in Frontiers of Physics, in special issue "Topological Dynamics in Ultracold Atoms and Optics"

Journal ref Front. Phys. 21, 102203 (2026)

Single-morphogen Turing instability driven by nonlinear intracellular-extracellular coupling

由非线性细胞内-细胞外耦合驱动的单形态素图灵不稳定性

Alejandro Valdés López, D. Hernández, E. C. Herrera-Hernández

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文证明将单一分子种类区分为细胞内和细胞外场，并通过膜转运或非线性基础产生速率耦合，可产生扩散驱动（图灵）不稳定性，并推导了相应条件，通过数值模拟展示了空间模式。

Comments 19pages, 2 figures

Quantum Dust from the Curse of Dimensionality

维度诅咒产生的量子尘埃

Kenan Oggad

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过纯态空间的Fubini-Study度量集中现象，揭示随机样本距离均等化导致有限样本坍缩为等距尘埃，扩散探针在大样本极限下读出二维谱维数，但该二维值可能是测量伪影而非时空本质。

Comments 15 pages

Multi-scale reconstruction of single-ion damage tracks in diamond via nitrogen-vacancy centers

通过氮空位中心对金刚石中单离子损伤轨迹的多尺度重建

Daniel G. Ang, Jiashen Tang, Maximilian Shen, Michael Titze, Gavishta Liyanage, Jordan Chapman, Chinmay Bharathulwar, Andrew T. Gilpin, Tanguy Terlier, Edward S. Bielejec, Vsevolod Ivanov, Ronald L. Walsworth

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究利用金刚石中的氮空位（NV）中心，通过亚MeV碳离子注入和NV形成检测单个反冲事件，开发模拟框架解释NV产额并预测方向信息保留，结合机器学习改进头尾分类，为稀有事件探测和量子材料合成提供新途径。

A phase-field model for microbiologically influenced corrosion

微生物影响腐蚀的相场模型

S. Kovacevic, E. Martínez-Pañeda

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 开发了一种基于相场的反应扩散腐蚀模型，用于预测金属合金中微生物影响腐蚀（MIC），重点针对厌氧条件和硫酸盐还原菌（SRB），通过耦合微生物代谢、电化学动力学和力学效应，校准后准确预测点蚀动力学，并展示多尺度应用。

Effusivity-Controlled Interfacial Thermal Transport Revealed by Nanoscale Optical Thermometry

纳米光学测温揭示的由热渗透率控制的界面热传输

Adarsh B Vasista, Anita Kumari, Yash P. Mhaske

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 利用时间分辨热光学衍射断层扫描技术，发现界面热扩散由热渗透率对比控制，并推导出有效界面扩散率，实验与理论定量吻合。

Comments 17 pages

The impedance of a charged flat-plate electric double-layer capacitor

带电平板双电层电容器的阻抗

Adrian L. Usler, David Fertig, Mathijs Janssen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过有限元模拟修正Poisson-Nernst-Planck方程计算平板双电层电容器阻抗，发现中频斜线源于双极性盐扩散，并提出两种等效电路模型定量分析。

Comments 34 pages, 17 figures

Revisiting Theoretical Modeling of Seebeck Coefficient of Semiconductors

重新审视半导体塞贝克系数的理论建模

Yuchao Hua

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对现有塞贝克系数模型的热力学缺陷，提出基于漂移扩散方程和索雷特效应的可逆模型，在近平衡态下给出理论下限，并与实验数据吻合良好。

Atomistic Language Models Understand and Generate Materials

原子语言模型理解与生成材料

Sathya Edamadaka, Krithik Ramesh, Ju Li, Rafael Gómez-Bombarelli

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Lyra Labs ； Lila Sciences 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出原子语言模型（ALMs），通过连续投影和分阶段训练统一原子编码器、大语言模型和去噪扩散模型，实现从自然语言生成和优化晶体结构，在晶体结构预测和从头生成上达到最优。

Two-dimensional stealthy hyperuniform polycrystalline disk packings

二维隐形超均匀多晶圆盘堆积

Carlo Vanoni, Paul J. Steinhardt, Salvatore Torquato

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过集体坐标优化方法生成超密集、隐形且超均匀的多晶圆盘堆积，并与标准分子动力学模型对比，发现其具有独特的晶粒尺寸分布、电磁波透明性和增强的扩散传播性。

Comments 12 pages, 10 figures

Reduced-Order Modelling of Defect Transport using Surrogate Kinetics: Application to U$_x$Pu$_ {1-x}$N

使用替代动力学进行缺陷输运的降阶建模：应用于U$_x$Pu$_{1-x}$N

Peter Hatton

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对化学无序材料中缺陷输运难以建模的问题，提出基于环境依赖替代动力学的降阶方法，通过Hop-Decorate工作流生成大量迁移能数据并蒸馏为紧凑替代函数，实现晶格动力学蒙特卡洛模拟中迁移率的快速评估。

Quasi-two-dimensional dispersions of Brownian particles with competitive interactions: Dynamical clustering, non-Gaussianity and hydrodynamic correlations

具有竞争相互作用的布朗粒子的准二维分散：动力学聚集、非高斯性和流体动力学关联

Zihan Tan, Vania Calandrini, Jan K. G. Dhont, Gerhard Nägele

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过朗之万动力学和多粒子碰撞动力学模拟，研究了短程吸引和长程排斥竞争相互作用下准二维布朗粒子分散体系的动力学聚集、非高斯扩散及流体动力学关联。

Comments 23 pages, 10 figures

Quantum Enhancement of Particle-Size Segregation

粒子尺寸分离的量子增强

Tomás Trewhela

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过开放量子元胞自动机模型，证明量子相干性可以超越经典极限，增强双分散颗粒混合物中的尺寸分离，并建立了由两个无量纲数控制的稳态分离度标度关系。

Revisiting Trade-sign Long-memory and Square-root Law price impact

重新审视交易符号长记忆与平方根定律价格冲击

Chris Angstmann, Tim Gebbie

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过耦合离散反应-扩散模型，推导出交易符号长记忆（LMF定律）和元订单冲击平方根定律，并澄清前者是事件时间符号记忆，后者是物理时间可行性陈述。

Comments Working paper: 13 pages, corrected typos, minor editing and corrections

Underscreening and related phenomena in concentrated electrolytes

强电解质中的欠屏蔽及相关现象

Diana Shvydka, Victor Karpov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出高密度库仑系统中欠屏蔽现象的启发式模型，解释屏蔽长度随浓度增加的现象，并应用于理解浓缩电解质的电导率和还原电位以及FLASH放疗中的保护效应。

Comments 5 pages, 3 figures

Multilevel Stochastic Gradient Descent for Risk-Averse PDE-Constrained Optimization

风险规避 PDE 约束优化的多级随机梯度下降

Niklas Baumgarten, Philipp A. Guth, David Schneiderhan, Tommaso Vanzan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出多级随机梯度下降算法求解风险规避三维PDE约束优化问题，利用自适应多级蒙特卡洛梯度估计，相比标准批处理方法具有更优收敛速度和计算复杂度。

Variable-Length Finite-Rate CSI Feedback With Generative Priors

变长有限速率CSI反馈与生成先验

Yangxuan Cheng, Fanyang Meng, Jian Zou, Jiacheng Xie, Zhongqiang Zhang, Ye Wang, Yongsheng Liang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出CsiCoGen，一种基于生成扩散模型的变长CSI反馈结构，通过可迁移码本实现灵活序列长度和量化精度，无需联合训练，在COST2100上达到高码率下室内-31 dB、室外-20 dB NMSE。

Oscillations and Spatial Patterns in Large-Scale Stochastic Gene Regulatory Networks

大规模随机基因调控网络中的振荡与空间模式

Manuel Eduardo Hernández-García, Jorge Velázquez-Castro

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究负反馈与扩散的循环基因调控网络，通过确定性和随机方法分析其稳定性，发现随机波动可诱导图灵失稳，为理解发育中的模式形成提供新视角。

Comments 16 pages, 10 figures

Frequency-Aware Flow Matching for Continuous and Consistent Robotic Action Generation

频率感知流匹配用于连续且一致的机器人动作生成

Jianing Guo, Fangzheng Chen, Zihao Mao, Wong Lik Hang Kenny, Zhenhong Wu, Yu Li, Yishuai Cai, Yuanpei Chen, Yikun Ban, Kai Chen, Qi Dou, Yaodong Yang, Xianglong Liu, Huijie Zhao, Simin Li

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； PKU-Psibot Lab（北大-智源机器人实验室） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出频率感知流匹配（FAFM），通过离散余弦变换将离散动作序列转换到频域进行流匹配，并正则化一阶时间导数以生成平滑连续的动作，提升成功率、多模态表达性和运动平滑性。

MirrorDuo: Reflection-Consistent Visuomotor Learning from Mirrored Demonstration Pairs

MirrorDuo：基于镜像演示对的反射一致视觉运动学习

Zheyu Zhuang, Ruiyu Wang, Giovanni Luca Marchetti, Florian T. Pokorny, Danica Kragic

机构 * Division of Robotics, Perception and Learning（机器人、感知与学习 division） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出MirrorDuo方法，通过反射一致性为每个原始演示生成镜像副本，实现数据增强，在相同数据预算下显著提升行为克隆性能，并支持零/少样本技能迁移。

Comments Published in CoRL 2025

Journal ref CoRL 2025

Co-policy: Responsive Human-Robot Co-Creation for Musical Performances

Co-policy: 响应式人机音乐共创框架

Xuetao Li, Wenke Huang, Mang Ye, Zijian Liu, Jinhua Xie, Jifeng Xuan, Miao Li

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； School of Automation, Wuhan University of Technology（武汉理工大学自动化学院） ； School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University（武汉大学测绘学院） ； School of Robotics, Wuhan University（武汉大学机器人学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出Co-policy框架，通过语义锚定、约束变分和视觉运动策略实现人机音乐实时共创，在真实钟琴实验中优于扩散策略基线。

EquiVLA: A General Framework for Rotationally Equivariant Vision-Language-Action Models

EquiVLA: 旋转等变视觉-语言-动作模型的通用框架

Thien-Loc Ha, Quang-Tan Nguyen, Trong-Bao Ho, Long Dinh, Minh Duc Nguyen, Gia-Binh Nguyen, Pham Tri Quang, Minh N. Vu, Duy M. H. Nguyen, An Thai Le, Ngo Anh Vien

机构 * VinRobotics ； VinUniversity ； DFKI（德国人工智能研究中心） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； IMPRS-IS（国际马克斯·普朗克智能系统研究学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出EquiVLA，首个端到端SO(2)等变VLA框架，通过EquiPerceptor和EquiActor实现从视觉到动作的近似等变链，在LIBERO、CALVIN和真实机器人任务上显著提升性能。

Comments Comment: First version 22 pages, project site: https://equivla.github.io/

From 50K to 8.2 Million in 24 Hours: Vozinha's Algorithmic Consecration and the Multilingual Making of World Cup Visibility

从5万到820万在24小时内：Vozinha的算法封圣与世界杯可见性的多语言构建

Vinicius Covas

机构 * Universidad Anáhuac México（墨西哥阿纳瓦克大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过多语言语料库和九框架叙事分类法，分析2026年世界杯后Vozinha的算法封圣过程，揭示不同语言承载不同叙事框架，将平台粉丝数作为语言对象研究可见性构建。

Comments 11 pages, 4 figures, 3 tables; v0.1 pilot preprint. Dataset and evidence package available at https://doi.org/10.5281/zenodo.20722235

Calibrating Generative Models to Feature Distributions with MMD Finetuning

使用MMD微调将生成模型校准到特征分布

Nathaniel L. Diamant, Brian L. Trippe

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出kCGM方法，通过最小化生成与目标特征分布的最大均值差异（MMD）并加入KL正则化，在不牺牲有效性的前提下校准生成模型的特征分布，适用于多种生成模型。

Global Convergence of Gradient Descent for Score Matching in Gaussian Mixtures via Reverse Fisher Divergence

通过反向Fisher散度实现高斯混合模型中得分匹配的梯度下降全局收敛

Alexander Tyurin

机构 * Applied AI Institute, Moscow, Russia（莫斯科应用人工智能研究所） ； AXXX, Moscow, Russia（莫斯科AXXX） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究反向Fisher散度下梯度下降拟合高斯混合模型的全局收敛性，证明从任意初始化或随机初始化下学生分量收敛到最近教师分量，并给出全变差距离收敛条件。

Invariant measures of the stochastic theta method for stochastic differential equations with super-linearly growing coefficients

随机θ方法用于超线性增长系数随机微分方程的不变测度

Xiaotong Li, Wei Liu, Wenjie Xiao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对漂移和扩散系数均可能超线性增长的随机微分方程，提出随机θ方法逼近其不变测度，证明数值不变测度的存在唯一性及其收敛性，并推广了已有结果。

Comments 13 pages, 8 figures

Parity Selection Rule for Information and Dissipation in Driven Steady States

驱动稳态中信息与耗散的宇称选择规则

Mengqi Li, Lixin Li, Wensheng Lin, Zhu Han

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对旋转驱动线性非平衡稳态，发现宇称选择规则禁止信息与熵产之间的严格等式，并给出宇称破坏的线性依赖关系及平面互信息的闭式解。

Comments 13 pages, 2 figures (Main text: 6 pages, 2 figures; Supplementary Material: 7 pages)

Can DFT-trained neural network potentials reproduce structure, solvation, and water-exchange properties in aqueous magnesium solutions?

DFT训练的神经网络势能否重现镁水溶液中的结构、溶剂化和水交换性质？

Sebastian Falkner, Pablo Montero de Hijes, Christoph Dellago, Nadine Schwierz

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 开发并系统评估基于revPBE-D3/zd和revPBE0-D3/zd数据的MACE神经网络势，发现其能准确再现水合结构、扩散和交换动力学，但溶剂化自由能显著低估实验值，表明需显式长程静电处理。