多模态大模型

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)

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)

Branching Flows: Discrete, Continuous, and Manifold Flow Matching with Splits and Deletions

分支流：带有分裂和删除的离散、连续和流形流匹配

Lukas Billera, Hedwig Nora Nordlinder, Jack Collier Ryder, Anton Oresten, Aron Stålmarck, Theodor Mosetti Björk, Ben Murrell

机构 * Department of Microbiology, Tumor and Cell Biology, Karolinska Institutet（卡罗林斯卡研究所微生物学、肿瘤和细胞生物学系） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出分支流框架，通过随机分支和死亡过程控制序列元素数量，适用于变长数据生成，并在小分子、抗体序列和蛋白质骨架生成中验证效果。

Comments 39 pages, 16 figures

Manifold-Orthogonal Dual-spectrum Extrapolation for Parameterized Physics-Informed Neural Networks

流形正交双谱外推法用于参数化物理信息神经网络

Zhangyong Liang, Huanhuan Gao

机构 * National Center for Applied Mathematics, Tianjin University（天津大学应用数学中心） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Jilin University（吉林大学机械与 aerospace 工程学院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：cross-modal(abstract)

AI总结 提出流形正交双谱外推法（MODE），通过主谱密集混合、残谱激活和平移解锁三种机制，在保持SVD参数效率的同时实现参数化PINN的强分布外泛化。

Learning What's Real: Disentangling Signal and Measurement Artifacts in Multi-Sensor Data, with Applications to Astrophysics

学习真实内容：在多传感器数据中分离信号和测量伪影，应用于天体物理学

Pablo Mercader-Perez, Carolina Cuesta-Lazaro, Daniel Muthukrishna, Jeroen Audenaert, V. Ashley Villar, David W. Hogg, Marc Huertas-Company, William T. Freeman

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Flatiron Institute, Simons Foundation（Flatiron研究所，Simons基金会） ； Institute for Advanced Studies（高级研究 institute） ； Harvard University（哈佛大学） ； New York University（纽约大学） ； Instituto de Astrofísica de Canarias（加那利大天文台） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出一种深度学习框架，通过重叠观测、双编码器架构和反事实生成目标，分离多传感器数据中的信号与伪影，提升天体物理学研究的准确性。

Comments Accepted at the 2nd Workshop on Foundation Models for Science at ICLR 2026. 10 pages, 7 figures (main text), plus appendix

A Survey on the Applications of Generative Artificial Intelligence in Automated Driving Systems Test Scenario Generation Methods

生成式人工智能在自动驾驶系统测试场景生成方法中的应用综述

Ji Zhou, Yongqi Zhao, Yixian Hu, Hexuan Li, Zhengguo Gu, Nan Xu, Arno Eichberger

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 综述生成式AI在自动驾驶测试场景生成中的应用，分析31篇主要研究，提出包含多模态扩展、伦理检查表和ODD覆盖图的分类法，以解决标准化评估缺失等问题。

Comments 40 pages,7 figures