多模态大模型

Programmable Deformation Design of Porous Soft Actuator through Volumetric-Pattern-Induced Anisotropy

通过体积图案诱导各向异性的多孔软体执行器可编程变形设计

Canqi Meng, Weibang Bai

机构 * ShanghaiTech Automation and Robotics (STAR) Center, School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学自动化与机器人（STAR）中心，信息科学与技术学院，上海科技大学） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出一种在多孔泡沫中切割图案实现软体执行器可编程变形的方法，通过有限元分析研究机制，实验展示弯曲、倾斜、扭转等变形，并应用于仿生软体手。

Comments Accepted to 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)

BlendServe: Optimizing Offline Inference for Auto-regressive Large Models with Resource-aware Batching

BlendServe: 利用资源感知批处理优化自回归大模型的离线推理

Yilong Zhao, Shuo Yang, Kan Zhu, Lianmin Zheng, Baris Kasikci, Yang Zhou, Jiarong Xing, Ion Stoica

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； Rice University（里士满大学） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 针对离线批处理中资源重叠与前缀共享的冲突，提出资源感知前缀树来最大化资源利用率，相比vLLM和SGLang吞吐量提升1.44倍。

Even More Guarantees for Variational Inference in the Presence of Symmetries

变分推断在对称性存在下的更多保证

Lena Zellinger, Antonio Vergari

机构 * School of Informatics（信息学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文扩展了变分推断在目标对称性下的鲁棒性理论，证明了使用前向KL散度和α-散度时，即使模型误设也能精确恢复目标均值和相关矩阵，并放宽了对数凹假设，适用于多模态分布。

Comments Accepted for presentation at the OPTIMAL Workshop at AISTATS 2026

Seed Layer Engineering for Effective Charge Transfer Doping of MoS$_2$ Transistors

用于有效电荷转移掺杂MoS₂晶体管的种子层工程

Sahej Sharma, Shao-Heng Yang, Himani Jawa, Rana Yuvraj, Bach Nguyen, Chang Niu, Shiva Radhakrishnan, Shalini Tripathi, Dennis Lin, Cesar Javier Lockhart de la Rosa, Pierre Morin, Dmitry Zemlyanov, Francesca Iacopi, Zhihong Chen, Joerg Appenzeller, Thomas E. Beechem

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究通过种子层工程调控MoS₂晶体管的电荷转移掺杂，发现种子层厚度和沉积条件对阈值电压和导通电流有显著影响，利用多模光谱技术揭示了种子层对界面电荷环境的调控作用。

Comments 27 pages, 7 figures

Participation Ratio as a Quantum Probe of Hierarchical Stickiness

参与比作为层次粘性的量子探针

Ariel A. Galindo Duque, Miguel A. Prado Reynoso, Miguel Gonzalez, Jorge G. Hirsch

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 通过周期驱动扭转型，利用相干态在Floquet本征基中的参与比（PR）量化量子局域化与经典混合相空间中层次粘性的对应关系，并引入高斯粗粒化建立定量联系。

Comments 9 pages, 4 figures

Adaptive MCMC via Combining Local Samplers

通过结合局部采样器实现自适应MCMC

Kiarash Shaloudegi, András György

机构 * Imperial College London, London, UK（伦敦帝国学院，伦敦，英国） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出了一种自适应MCMC方法，通过结合多个并行运行的局部采样器，利用核Stein分歧度优先选择链，以提高整体采样效率，实验表明该方法在多模态问题和传感器定位任务中优于现有方法。

Minimum Error Entropy Kalman Filter

最小误差熵卡尔曼滤波

Badong Chen, Lujuan Dang, Yuantao Gu, Nanning Zheng, Jose C. Prıncipe

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出了一种新的卡尔曼滤波器——最小误差熵卡尔曼滤波（MEE-KF），通过使用最小误差熵（MEE）准则替代传统的MMSE或MCC准则，以提高对冲击噪声或重尾非高斯噪声的鲁棒性，同时开发了非线性情况下的最小误差熵扩展卡尔曼滤波（MEE-EKF）以提升性能。

Comments 12 pages, 4 figures

Ensemble Transport Adaptive Importance Sampling

粒子运载自适应重要性采样

Colin Cotter, Simon Cotter, Paul Russell

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于粒子集合的自适应重要性采样方法，通过使用粒子集合生成重要性采样提议分布，并结合最先进的粒子运载重采样方法生成均匀加权样本，从而在低维问题中优于MCMC方法，并在粒子数量增加时表现出更好的收敛速度。此外，还引入了新的重采样策略多级变换（MT），并探讨了混合提议算法参数的快速调优方法，以优化性能。

A Framework to Integrate Mode Choice in the Design of Mobility-on-Demand Systems

一种整合出行方式选择的按需出行系统设计框架

Yang Liu, Prateek Bansal, Ricardo Daziano, Samitha Samaranayake

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出了一种整合出行方式选择的按需出行系统设计框架，通过多模式交通系统中的出行方式需求函数进行优化和分析，利用贝叶斯优化方法确定最优供应参数，并通过数值实验验证了该方法的优越性。

Comments 31 pages, 11 figures. This manuscript version is made available under the CC-BY-NC-ND 4.0 license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Multiscale Analysis for Higher-order Tensors

高阶张量的多尺度分析

Alp Ozdemir, Ali Zare, Mark A. Iwen, Selin Aviyente

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出一种多尺度高阶张量分解方法，通过混合线性建模和子空间聚类技术，提升高阶数据的降维和分类性能。

Uncertainty Quantification of geochemical and mechanical compaction in layered sedimentary basins

沉积盆地中地球化学与机械压实不确定性的量化

Ivo Colombo, Fabio Nobile, Giovanni Porta, Anna Scotti, Lorenzo Tamellini

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出了一种量化沉积盆地在机械和地球化学压实过程中的不确定性方法，通过多层结构的PDE模型，改进了确定性和随机离散化方法，以准确模拟多模态概率密度函数。

Comments 25 pages, 30 figures

Numerical approximation of the Frobenius-Perron operator using the finite volume method

使用有限体积法对弗罗贝尼乌斯-佩尔松算子进行数值近似

Richard A. Norton, Colin Fox, Malcolm E. Morrison

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出利用有限体积法对概率演化方程中的弗罗贝尼乌斯-佩尔松算子进行有限维近似，通过Courant-Friedrichs-Lewy条件保证马尔可夫性质，并通过有限体积法的收敛理论证明离散算子向连续算子收敛。

Comments 15 pages, 2 figures

Cluster Sampling Filters for Non-Gaussian Data Assimilation

非高斯数据同化中的聚类采样滤波器

Ahmed Attia, Azam Moosavi, Adrian Sandu

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出一种非高斯Hamilton蒙特卡罗采样滤波器，通过引入聚类步骤和高斯混合模型估计先验密度，实现对非高斯先验的灵活处理，验证了该方法在准地转模型中的有效性。

An adaptive independence sampler MCMC algorithm for infinite dimensional Bayesian inferences

一种自适应独立采样MCMC算法用于无限维贝叶斯推断

Zhe Feng, Jinglai Li

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出一种自适应独立采样MCMC算法，用于处理无限维贝叶斯推断问题，通过混合有限个特殊参数化的高斯测度作为建议分布，实现维度无关的高效采样，且在多模态后验分布中表现稳健。

Particle Gaussian Mixture (PGM) Filters

粒子高斯混合（PGM）滤波器

Dilshad Raihan Akkam Veettil, Suman Chakravorty

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出一种基于粒子的高斯混合滤波方法，解决非线性估计问题，避免粒子滤波的维度灾难问题，通过状态密度传播和混合模式更新实现高斯混合模型的重建。

Monte Carlo Dynamically Weighted Importance Sampling For Finite Element Model Updating

蒙特卡洛动态加权重要性采样用于有限元模型更新

Daniel J Joubert, Tshilidzi Marwala

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文比较了两种间接更新方法，提出蒙特卡洛动态加权重要性采样算法，用于解决高维或多模态系统中归一化常数计算复杂的问题，通过动态加权和自适应修剪增强种群控制方案实现稳定样本估计。

Comments Submitted to the IMAC-XXXIV

Identification of weakly coupled multiphysics problems. Application to the inverse problem of electrocardiography

弱耦合多物理场问题的识别。应用于心电图逆问题

Cesare Corrado, Jean-Frédéric Gerbeau, Philippe Moireau

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文从新视角结合电学和力学测量解决心电图逆问题，提出统一框架整合先进数据同化方法，通过合成数据展示机械测量提升心室电态估计精度。

Journal ref Journal of Computational Physics, vol. 283, p. 271-298, 2015

Anatomy of a Crash

崩溃的解剖学

Aude Marzuoli, Emmanuel Boidot, Eric Feron, Paul B. C. van Erp, Alexis Ucko, Alexandre Bayen, Mark Hansen

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文通过2013年旧金山国际机场空难案例，研究交通基础设施中扰动的传播及其对多模式交通网络的影响，强调数据驱动研究对提升基础设施韧性的重要性。

Efficiency of the Wang-Landau algorithm: a simple test case

Wang-Landau算法效率分析：一个简单的测试案例

G. Fort, B. Jourdain, E. Kuhn, T Lelièvre, G. Stoltz

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文分析了Wang-Landau算法在多模分布采样中的效率，发现其在某些渐进行为下比标准Metropolis-Hastings算法更快逃离稳态，通过数值实验验证了这一结论。

Rashomon-Seeded Annealing for Robust Bayesian Inference in Factorial Designs

Rashomon播种退火用于因子设计中的鲁棒贝叶斯推断

Yiyang Fan, Soumyakanti Pan, Tyler H. McCormick

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 针对因子设计中模型不确定性导致的后验多模态和MCMC收敛问题，提出Rashomon播种退火方法，利用Rashomon集作为退火重要性采样的初始分布，实现无需穷举模型空间的完整后验推断。

Comments 28 pages, 8 figures

A Gaussian mixture ensemble transform filter

高斯混合集成变换滤波器

Sebastian Reich

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出一种基于高斯混合或高斯核密度估计先验分布的集成变换滤波器（EGMF），通过连续贝叶斯滤波分析步骤设计，并在三个测试问题中验证其对非高斯单峰和多模态分布系统的跟踪能力。

Risk Sensitive Path Integral Control

风险敏感路径积分控制

Bart van den Broek, Wim Wiegerinck, Hilbert Kappen

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文证明路径积分方法可直接推广到风险敏感随机最优控制，通过指数加权代价最小化实现风险寻求或风险规避行为，并在非线性多模态控制中展示其效果。

Comments Appears in Proceedings of the Twenty-Sixth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2010)

Synthesizing Switching Logic to Minimize Long-Run Cost

合成切换逻辑以最小化长期成本

Susmit Jha, Sanjit A. Seshia, Ashish Tiwari

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 针对多模态动力系统，提出一种通过将合成问题转化为无约束数值优化问题来自动生成切换逻辑的方法，以最小化系统长期运行成本。

Comments UC Berkeley Technical Report

Flow-Transformed Implicit Processes for Function-Space Variational Inference

流变换隐式过程用于函数空间变分推断

Luis A. Ortega, Andrés R. Masegosa, Thomas D. Nielsen

机构 * Aalborg University（奥尔堡大学） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出流变换隐式过程（FTIP），通过归一化流增强组合权重的变分分布，从而在函数空间中捕获非对称、重尾和多模态后验结构，并使用黑盒α目标进行优化。

Comments 24 pages, 4 figures, 10 tables. Pre-print submitted for revision

SweetFruit: A Two-Stage Mobile Sensing System for Real-Time Fruit Sugar Estimation

SweetFruit：一种用于实时水果糖分估计的两阶段移动传感系统

Mark Cardamis, Yanxiang Wang, Chun Tung Chou, Wen Hu

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出一种两阶段移动传感系统SweetFruit，结合ToF深度相机和近红外光谱仪，通过3D深度学习分类和回归网络实现水果糖分无接触实时估计，分类准确率超90%，糖度估计RMSE为0.57 Brix。

Weak Enforcement and Low Compliance in PCI DSS: A Comparative Security Study

PCI DSS 中的弱执行与低合规：一项比较安全研究

Soonwon Park, John D. Hastings

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 通过比较分析 PCI DSS 与 HIPAA、NIS2 和 GDPR 的执行机制，发现 PCI DSS 的制裁力度远低于其他框架，且其依赖银行的监控模式存在结构性缺陷，建议加强非金钱制裁并设立独立监管机构以提高合规率。

Comments 6 pages, 1 figure, 7 tables

Journal ref 2026 IEEE 14th International Symposium on Digital Forensics and Security (ISDFS)

A Unified Framework for Multiple-Try Metropolis: Construction and Empirical Benchmarks

多重尝试Metropolis的统一框架：构建与实证基准

Renny Doig, Liangliang Wang

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文在involutive MCMC框架下统一了多重尝试Metropolis算法，通过模拟实验评估了提议分布配置和候选数对非高斯多峰目标分布采样效率的影响。

Free energy Estimation on Any State Space

任意状态空间上的自由能估计

Jiajun He, Zijing Ou, Francisco Vargas, Yingzhen Li, José Miguel Hernández-Lobato, Carles Domingo-Enrich, Yuanqi Du

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Xaira Therapeutics（Xaira制药） ； Microsoft Research New England（微软研究院新英格兰分部） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出一种基于广义神经传输学习的框架，将自由能估计推广到任意状态空间，并揭示时间反演与Doob h-变换的群论结构。

Array Zooming Optimization for Near-Field Localization With Movable Antennas

基于可移动天线的近场定位阵列缩放优化

Yuxin Duan, Boyu Teng, Xiaojun Yuan, Rui Wang

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 针对近场定位中稀疏阵列的分辨率-模糊度矛盾，提出可移动天线阵列缩放系统，通过多测量融合和假峰抑制优化定位精度。

Advances and Challenges in Meta-Learning: A Technical Review

元学习的进展与挑战：技术综述

Anna Vettoruzzo, Mohamed-Rafik Bouguelia, Joaquin Vanschoren, Thorsteinn Rögnvaldsson, KC Santosh

机构 * Automated Machine Learning Group, Eindhoven University of Technology, Netherlands（埃因霍温理工大学自动化机器学习小组） ； Applied AI Research Lab, Department of Computer Science, University of South Dakota, USA（南达科他大学计算机科学系应用人工智能研究实验室） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文全面综述元学习技术，探讨其与多任务学习、迁移学习等领域的关联，并指出未来研究方向。