多模态大模型

Agentic AI-RAN Empowering Synergetic Sensing, Communication, Computing, and Control

智能人工智能无线接入网络助力协同感知、通信、计算和控制

Lingxiao Sun, Zhaoyang Zhang, Zihan Lin, Zirui Chen, Weijie Zhou, Zhaohui Yang, Tony Q. S. Quek

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究6G低空无线网络中，智能人工智能无线接入网络（Agentic AI-RAN）架构助力协同SC3任务执行。提出面向任务的架构解决资源受限边缘环境异构负载协调难题，经无人机系统原型验证，该框架在6G关键任务低空网络中具可行性。

Comments 7 pages, 5 figures, 1 table; revised version with minor corrections

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。

Structured drift design for denoising diffusion models

去噪扩散模型的结构化漂移设计

Mahsa Taheri

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出几何感知Ornstein-Uhlenbeck过程，通过方差感知各向异性漂移嵌入数据几何结构，改善扩散模型对多模态、高相关分布的模式分离和相关性保持。

Bifidelity Parameter Estimation Using Conditional Diffusion Models

使用条件扩散模型的双保真参数估计

Caroline Tatsuoka, Minglei Yang, Dongbin Xiu, Guannan Zhang

机构 * UT-Battelle, LLC（UT-巴特勒公司） ； US Department of Energy（美国能源部） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） ； Oak Ridge（橡树岭） ； Computer Science and Mathematics Division（计算机科学与数学 division） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 针对复杂系统参数估计不确定性量化，提出双保真方法。先构建低保真条件生成模型，特定情况时用其细化采样空间，再训练高保真无条件生成模型，经数值示例和实际应用验证了方法的有效性。

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。

Data-to-Energy Stochastic Dynamics

数据到能量的随机动力学

Kirill Tamogashev, Nikolay Malkin

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； CIFAR Fellow（蒙特利尔认知研究院研究员） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出了一种数据到能量的IPF方法，用于建模Schrödinger桥问题，无需数据样本即可学习多模态分布之间的传输，并改进了扩散系数的学习。

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026

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

Cross-Sensor SAR Data Generation Using Diffusion Models and Feature Migration

基于扩散模型和特征迁移的跨传感器SAR数据生成

Xuanting Wu, Fan Zhang, Fei Ma, Qiang Yin, Yongsheng Zhou

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出融合稳定扩散模型与注意力蒸馏的框架，利用历史SAR数据生成适配新传感器特性的训练数据，缓解数据稀缺问题。

Journal ref Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2025, 42(4): 509-524

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。

LITMUS: Bayesian Lag Recovery in Reverberation Mapping with Fast Differentiable Models

LITMUS：基于快速可微模型的贝叶斯滞后恢复在回波测绘中的应用

Hugh McDougall, Tamara M. Davis, Benjamin J. S. Pope

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 LITMUS利用快速可微模型实现回波测绘中滞后恢复，通过处理季节观测窗口的多模态混叠问题，提高滞后验证的准确性，显著优于现有方法JAVELIN。

Comments 17 Pages, 10 Figures

Journal ref pasa.2026.10149

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。

Pathwise Learning of Stochastic Dynamical Systems with Partial Observations

部分观测下随机动力系统的路径学习

Nicole Tianjiao Yang

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出一种摊销路径生成方法，通过变分推断和受控SDE表示，从噪声观测中学习随机动力系统的滤波分布，实现不确定性量化。

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。

Sense Smarter, Think Better: A Survey on Edge Perception for Next-Generation Networks

智能感知，更优思考：面向下一代网络的边缘感知

Zhonghao Lyu, Xiaowen Cao, Xianxin Song, Yuchen Li, Jiacheng Wang, Shuoyao Wang, Yuanhao Cui, Weijie Yuan, Xianghao Yu, Guangxu Zhu, Hai Liu, Jie Xu, Derrick Wing Kwan Ng, Shuguang Cui

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文综述了边缘感知的核心方法与贡献，涵盖传感模态、边缘AI技术及其协同作用，分析了边缘AI如何增强感知能力，并探讨了任务驱动感知在边缘AI中的应用。

Training Diffusion Policies via Prior-Mapping Co-Evolution

通过先验映射协同进化训练扩散策略

Chubin Zhang, Zhenglin Wan, Feng Chen, Fuchao Yang, Lang Feng, Yaxin Zhou, Xingrui Yu, Yang You, Ivor Tsang, Bo An

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； CFAR Agency for Science Technology and Research（科技研究局（CFAR）） ； IHPC Agency for Science Technology and Research（科技研究局（IHPC）） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出GoRL框架，通过将策略优化限制在易处理的潜空间，同时用条件生成解码器合成动作，解耦优化与生成，实现稳定优化与表达力提升，在连续控制任务上显著超越基线。

Comments Ver 3 (Accepted as a conference paper by ICML 2026)

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%。

Learn from What We HAVE: History-Aware VErifier that Reasons about Past Interactions Online

从我们所拥有的学习：在线推理过去交互的历史感知验证器

Yishu Li, Xinyi Mao, Ying Yuan, Kyutae Sim, Ben Eisner, David Held

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 提出历史感知验证器HAVE，通过解耦动作生成与验证，利用历史交互在线消除歧义，理论证明其提升期望动作质量，在多个模拟和真实环境中验证有效性。

Comments CoRL 2025

Latent-Conditioned Parameterized Quantum Circuits as Universal Approximators for Distributions over Quantum States

潜在条件参数化量子电路作为量子态分布的通用近似器

Quoc Hoan Tran, Koki Chinzei, Yasuhiro Endo, Hirotaka Oshima

机构 * Quantum Laboratory, Fujitsu Research, Fujitsu Limited（Fujitsu 研究所量子实验室， Fujitsu 有限公司） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出潜在条件参数化量子电路（LPQC），通过经典神经网络将潜在变量映射到量子电路参数，证明其在1-Wasserstein距离下是密度算子概率测度的通用近似器，并引入多模态潜在先验和专家混合电路架构缓解贫瘠高原问题。

Comments 21 pages, 11 figures (fix the proof and update appendix for barren plateaus analysis)

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