多模态大模型

Super-Gaussian: Interactive Scene Editing for 3D Gaussian Splatting and NLI-Based Volume Visualization in Virtual Reality

超高斯：虚拟现实中面向三维高斯溅射与基于自然语言交互的体可视化的交互式场景编辑

Suemin Jeon, Kaiyuan Tang, Chaoli Wang, Won-Ki Jeong

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 本研究针对VR中体可视化的渲染成本与交互问题，提出Super-Gaussian框架，结合三维高斯溅射、特征感知聚类、分层选择-细化工作流与NLI，实现高效直观的体数据交互编辑与分析

Comments IEEE VIS 2026 accepted

Localization in Spatiotemporal Fields via Environmental PDEs

基于环境偏微分方程的时空场定位方法

Jose Fuentes, Abdullah Al Redwan Newaz, Ana Cavalcanti, Leonardo Bobadilla

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 该研究提出基于PDE控制的环境时空场的定位框架，采用Rao-Blackwellized粒子滤波器分解车辆状态，仿真与实验表明其定位精度优于标准粒子滤波器，验证了环境场用于实际定位的可行性。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Back from the Future: Key-Value Cache Management by Counter-Causal Surprise

从未来回溯：基于反事实惊奇的键值缓存管理

Stephen Gould, Anton van den Hengel

机构 * Metacognition AI（元认知人工智能） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 该研究针对LLM的KV缓存内存占用问题，提出基于反事实惊奇的KV驱逐方案及快速单层近似方法，在基准测试中性能优于或可与现有最优方法竞争。

Comments 17 pages, 5 figures

Context-Informed Ship Trajectory Prediction via Conditional Attention

基于条件注意力的上下文感知船舶轨迹预测

Yuan Guan, Chandler Squires, Timothy Hu, Pradeep Ravikumar

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Advanced Technology Laboratories Lockheed Martin（洛克希德·马丁公司先进技术实验室） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 该研究提出Conditional Informer架构，通过条件注意力机制编码船舶与环境的物理依赖，结合Modality Masking策略，在AIS与ERA5数据上提升了船舶轨迹预测准确率并降低了传感器故障时的误差。

Comments Accepted for publication at the 2026 29th International Conference on Information Fusion (IEEE FUSION)

GRACE: Gradient-Free Robot Action Generation via Combined Diffusion-MPPI Posterior Mean Estimation

GRACE：通过组合扩散-MPPI后验均值估计实现无梯度机器人动作生成

Leesai Park, Jiho HOng, Sanghyun Kim

机构 * School of Mechanical Engineering, Kyung Hee University（庆熙大学机械工程学院） ； Advanced Institute of Convergence Technology (AICT)（融合技术高级研究院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究提出GRACE方法，通过组合扩散-MPPI后验均值估计，仅用前向成本评估引导预训练扩散策略，构建成本条件引导后验并估计均值，在模拟和真实机器人上验证，比基线方法成功率高，能避免部署时障碍物。

Stochastic Quantization as Optimal Control

作为最优控制的随机量子化

Lingxiao Wang

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究将随机量子化表述为有限时间随机最优控制问题，利用可处理参考过程及参考校正终端成本，通过神经网络学习残余控制实现最优随机量子化，在多峰势和二维晶格标量\(\phi^4\)理论中取得成果，将量子化表述为控制。

Comments 7 pages, 4 figures

Diffusion models recover accurate mixture weights despite score function insensitivity

扩散模型即使在得分函数不敏感的情况下也能恢复准确的混合权重

Andrew Dennehy, Ramchandran Muthukumar, Rebecca Willett, Nisha Chandramoorthy

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； Data Science Institute（数据科学研究所） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究基于得分的生成模型在多模态分布中恢复混合权重的问题，通过定义扩散得分敏感性指数，证明其控制目标分布参数估计准确性，还展示了噪声调度对敏感性及模式放大的影响，此框架可用于恢复目标分布的定性参数。

Comments 37 pages, 7 figures

Markov Chain Monte Carlo with Diffusion Paths

带扩散路径的马尔可夫链蒙特卡罗

Han Chen, Sifan Liu, Jun Yang

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 针对多模态分布采样难题，提出沿扩散路径插值的方法，通过变分估计中间得分，引入MAD - Path采样器消除偏差，经谱隙分析明确路径特性，量化误差影响，实验表明其在全局探索和模式权重估计上优于其他方法。

SegDiff: Segmented Trajectory Diffusion for Consistent and Adaptive Robot Manipulation

SegDiff：用于一致且自适应机器人操作的分段轨迹扩散

Haidong Cao, Wenjun Cao, Quanhao Li, Sicheng Xie, Zhiying Du, Jiaqi Leng, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University, China（可信具身人工智能研究院，复旦大学，中国） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI, China（上海多模态具身人工智能重点实验室，中国） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 研究针对机器人模仿学习中现有方法的不足，提出SegDiff闭环视觉运动策略，分解示范为运动段并预测连续轨迹，利用扩散模型等提出动态时间集成机制，在多场景中性能优于现有方法，能处理长时间依赖并保持实时适应与控制稳定。

Whole-Body Semantic-to-Actuation Grounding of Elephant-Inspired Soft-Trunk Motion via Lightweight Flow Matching

通过轻量级流匹配实现大象启发式软躯干运动的全身语义到驱动的基础

Tingcong Liu, Tongshun Chen, Siyi Ma, Yuhao Wang, Aye Phyu Phyu Aung, Ibrahim Alsarraj, J. Senthilnath, Bo An, Ke Wu

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 针对近距离人机交互中类似躯干机器人关联开放词汇响应难的问题，提出基于轻量级流匹配的全身语义到驱动基础框架，将多模态大语言模型响应转换为元组，参数化轨迹并采样运动，实验显示其提升关联正确性、减少推理时间，还提升了人机交互满意度。

PIER-Flow: Physics-Informed Efficient Rectified Flow for Real-Time Mobile Robot Navigation

PIER-Flow：用于实时移动机器人导航的物理信息高效整流流

Shibo Li, Zhongcheng Wang, Jiahe Cao, Jianhua Yang, Ke Wu

机构 * School of Automation, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学自动化学院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究针对移动机器人在复杂环境下导航问题，提出PIER-Flow策略。通过将MPC专家知识融入常微分方程，利用并行潜在采样等实现单步动作生成，经物理信息训练目标及异步架构提升性能，在模拟和实际部署中均取得良好效果，显著加速规划并降低延迟。

CoDiMAD: Diffusion-Based Privileged Distillation for Communication-Free Multi-Robot Coordination

CoDiMAD：基于扩散的特权蒸馏用于无通信多机器人协调

Jiyue Tao, Shunheng Xin, Tongsheng Shen, Dexin Zhao, Feitian Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； National Innovation Institute of Defense Technology（国防科技创新研究院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 研究无通信多机器人协调问题，提出CoDiMAD三阶段框架，先训练特权预言机，再构建数据集，最后将预言机蒸馏到学生智能体中，通过扩散反向过程采样动作，实验证明其性能优于基线。

Variable-Length Generative Protein Design via Generalized Poisson Flow

通过广义泊松流进行可变长度生成蛋白质设计

Chaoran Cheng, Zhanghan Ni, Yanru Qu, Yuxin Chen, Ruihan Guo, Jiajun Fan, Ge Liu

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究针对蛋白质设计中可变长度生成的关键问题，引入广义泊松流（GPFlow）框架，通过最小化负对数似然学习速率函数，经多模态评估验证其可变长度生成质量，在多种设计任务中表现出色，提升了蛋白质设计的灵活性与适应性。

Expressivity and Statistical Trade-offs in Diffusion Policy Learning

扩散策略学习中的表达能力与统计权衡

Viet Vu, Renyuan Xu, Jiacheng Zhang, Yufei Zhang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究扩散策略学习中表达能力与统计权衡，确定漂移Lipschitz预算K为核心量，通过近似量化表达能力，证明其与统计复杂性的关系，给出有限样本性能差距，数值实验验证，还提出根据样本大小选K及对应神经网络架构的实现原则。

Optimal Transport Q-Learning for Flow Policy Steering and Acceleration

用于流策略引导和加速的最优传输Q学习

Andreas Sochopoulos, Esmeralda S. Whitammer, Nikolaos Tsagkas, João Moura, Michael Gienger, Sethu Vijayakumar

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Honda Research Institute Europe（本田欧洲研究院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 针对流策略性能优化难题，提出最优传输Q学习（OTQL），利用机器人经验，通过优势加权条件最优传输流匹配微调加速流策略，提升单任务和VLA策略成功率，减少推理步骤数。

Touching and Feeling the Data: A Reusable Software Pipeline for Tactile Statistical Graphs in Accessible Education

触摸与感受数据：面向无障碍教育的触觉统计图可复用软件流水线

Lawrence Obiuwevwi, Krzysztof J. Rechowicz, Jessica M. Johnson, Erika Frydenlund, Vikas Ashok, Sachin Shetty, Sampath Jayarathna

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 提出一种三层可复用软件流水线，在约1500行JavaScript中自动生成触觉统计图，支持盲人和低视力学生通过触觉交互学习数据分析，生成打印文件耗时低于250毫秒。

Journal ref IEEE IRI'2026

Plant-On-a-Disc (POD): A Phytofluidic platform enabling In Situ Root Analysis

Plant-On-a-Disc (POD): 一种实现原位根系分析的植物微流控平台

Kaushal Agarwal, Sumit Kumar Mehta, Pranab Kumar Mondal

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出Plant-on-a-Disc (POD)平台，利用径向微通道设计实现八株幼苗并行培养，在受控水动力条件下进行非侵入式原位多模态分析，揭示水流驱动根系多尺度响应。

Comments 34 pages, 7 figures

Bridging electrode preparation and electrocatalyst performance with physics-based causal AI

基于物理的因果AI桥接电极制备与电催化剂性能

Evelyna Wang, Linda Hung, Sam Witty, Michaela Burke Stevens, Kevin Tran

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 利用物理结构因果模型从多模态小数据集提取电催化剂性能的定量因果见解，分离活性位点与电极厚度的影响。

Comments 36 pages, 9 figures

Joint inference of weak lensing convergence map and cosmology with diffusion models

弱引力透镜收敛图与宇宙学的扩散模型联合推断

Benjamin Remy, Chihway Chang, Rebecca Willett

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出基于扩散模型的隐式推断方法，联合推断宇宙学参数和收敛图，无需显式可微前向模型，在模拟数据上验证了后验校准和场统计的正确性。

Comments 12 pages, 6 figures

Accessing both electrochemical SEIRA and SERS with ultrasensitive metamaterials for enhanced molecular identification

利用超灵敏超材料同时实现电化学SEIRA和SERS以增强分子识别

Nicolas Spiesshofer, Tabitha Jones, Sarah May Sibug Torres, Zoltan Sztranyovszky, Caleb Todd, Shijie Zhu, Yeeun Roh, Rakesh Arul, Alexander Squires, Ivana Qianqi Lin, Angela Demtriadou, David O. Scanlon, Viv Lindo, Jeremy J. Baumberg

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出一种电化学可清洁的超材料，实现流动中实时联合SEIRA和SERS，通过纳米间隙折射率变化（1400 nm/RIU）实现超灵敏检测，并追踪分子电化学转化和对称性破缺。

MoGeFlow: Flowing Through Motion Codebook Geometry for Text-to-Motion Generation

MoGeFlow: 通过运动码本几何流动实现文本到运动生成

Pengcheng Fang, Tengjiao Sun, Xiaoyu Zhan, Xiaohao Cai, Dongjie Fu

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出MoGeFlow模型，利用运动码本的几何结构，通过连续流生成运动码帧，替代离散码预测，在多个基准上取得最优结果。

Stage-Aware and Roughness-Constrained Diffusion Policy for Multi-Stage Robotic Polishing

阶段感知与粗糙度约束的扩散策略用于多阶段机器人抛光

Shuai Ke, Jiexin Zhang, Huan Zhao, Zhiao Wei, Yikun Guo, Tiange Wu, Guoqiang Guo, Haoyuan Zhou, Jie Pan, Han Ding

机构 * State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学智能制造装备与技术国家重点实验室） ； Shanghai Spaceflight Precision Machinery Institute（上海航天精密机械研究所） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出阶段感知与粗糙度约束扩散策略（SRDP），通过多模态观测推断阶段后验并约束去噪过程，实现无外部标签的阶段一致动作生成，提升多阶段抛光质量。

Grounding Generative Policies in Physics: Optimization-Guided Diffusion for Robot Control

将生成式策略基于物理：面向机器人控制的优化引导扩散

Sabrina Bodmer, René Zurbrügg, Tifanny Portela, Hao Ma, Alexandre Didier, Marco Hutter, Colin Jones, Melanie Zeilinger

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出推理时优化框架，通过将扩散引导建模为约束优化问题，在采样中施加物理可行性约束，无需重训练即可提升机器人任务成功率。

Diffusion-Driven State Space Models

扩散驱动的状态空间模型

Jack Ruder, Michael Wojnowicz

机构 * Montana State University（蒙塔纳州立大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出扩散驱动状态空间模型（DDSSM），用扩散模型替代高斯转移分布，联合训练自编码器和扩散模型，提升时间序列拟合与预测能力。

Comments Accepted to ProbML 2026 Workshop Track

CoRDE: Concept-Prior Routed Diffusion Experts for Structural Generalization in Robot Manipulation

CoRDE：面向机器人操作结构泛化的概念先验路由扩散专家

Haidong Huang, Xixin Zhao, Yaohua Zhou, Jiayu Song, Jiayi Zhang, Jun Ma, Haiyue Zhu, Xiaocong Li

机构 * College of Information Science and Technology, Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学（暂名）信息科学与技术学院） ； Zhejiang Key Laboratory of Industrial Intelligence and Digital Twin, Eastern Institute of Technology, Ningbo（浙江省工业智能与数字孪生重点实验室，宁波东方理工大学（暂名）） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系） ； Robotics and Autonomous Systems Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）机器人与自主系统学域） ； Faculty of Science and Engineering, University of Nottingham Ningbo China（宁波诺丁汉大学理工学院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 提出CoRDE框架，通过概念先验引导路由和低秩专家池，解决扩散模型在多任务长时程操作中的结构泛化不足和路由崩溃问题。

Comments 8 pages, 3 figures, Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

LLM4CAD-Editor: An Intent-Aware Large Language Model Framework for Multi-Level Computer-Aided Design Editing

LLM4CAD-Editor：一种面向多层级计算机辅助设计编辑的意图感知大语言模型框架

Yuewan Sun, Zhenghui Sha

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出LLM4CAD-Editor框架，通过结构化领域特定语言LLM4CAD-DSL实现自然语言驱动的CAD编辑，支持功能、操作和参数三级编辑，在参数级编辑上达到96.3%解析准确率和0.935 IoU。

DF-ExpEnse: Diffusion Filtered Exploration for Sample Efficient Finetuning

DF-ExpEnse: 扩散滤波探索用于高效样本微调

Calvin Luo, Chen Sun, Shuran Song

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Brown University（布朗大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出DF-ExpEnse探索技术，利用生成控制策略的多模态建模能力和评论家集成，在微调中高效收集在线经验，提升样本效率。

Comments ICML 2026

DIFF-IPPO: Diffusion-Based Informative Path Planning with Open-Vocabulary Belief Maps

DIFF-IPPO：基于扩散的开放词汇信念地图信息路径规划

Sausar Karaf, Oleg Sautenkov, Mikhail Martynov, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, CDE, Skoltech（智能空间机器人实验室，CDE，斯科尔科沃科学技术研究院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出DIFF-IPPO框架，结合开放词汇信念地图生成器与扩散规划器，在非高斯信念图上生成全局轨迹，实现高效目标搜索，检测得分达81.49%-86.55%。

ExoTraj: A General Lower-limb Exoskeleton Assistance Policy for Complex Environments

ExoTraj：面向复杂环境的通用下肢外骨骼辅助策略

Xiao-Yin Liu, Guotao Li, Long Sun, Xu Liang, Zeng-Guang Hou

机构 * The State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； The School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； CASIA-MUST Joint Laboratory of Intelligence Science and Technology, Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学系统工程研究所中科院自动化所-澳门科技大学智能科学与技术联合实验室） ； The School of Automation and Intelligence, Beijing Jiaotong University（北京交通大学自动化与智能学院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 提出ExoTraj统一策略，通过快速流匹配实现多模态特征到轨迹的精确预测，并利用模型预测控制优化力矩，在复杂户外场景中实现自适应辅助，无需昂贵运动捕捉系统。

Comments 28 pages, 19 figures, project page: https://xiaoyinliu0714.github.io/Home_ExoTraj/

PHINN: Persistent Homology Inspired Neural Network for Rare-Event Time Series Generation

PHINN: 基于持久同构的稀有事件时间序列生成神经网络

Emre Yusuf, Ren Takahashi, Jayabrata Bhaduri

机构 * Defense.Codes (a DBA of CapaCloud Corp)（Defense.Codes（CapaCloud Corp 的商用名）） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 提出PHINN框架，利用动态Betti曲线作为条件信号和持久景观损失保持同调一致性，在金融、流行病和多模态基准上拓扑保真度优于统计和扩散基线。

Comments 15 pages, 4 figures