Imperial College London（帝国理工学院）

Uni-Flow: a unified autoregressive-diffusion model for complex multiscale flows

Uni-Flow：一种统一的自回归-扩散模型用于复杂多尺度流体

Xiao Xue, Tianyue Yang, Mingyang Gao, Leyu Pan, Maida Wang, Kewei Zhu, Shuo Wang, Jiuling Li, Marco F. P. ten Eikelder, Peter V. Coveney

机构 * Centre for Computational Science, University College London, London, UK ； Department of Earth Science ； Engineering, Imperial College London, London, UK ； Department of Chemical Engineering, University College London, London, UK ； Department of Physics, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, Netherlands ； School of Civil \& Environmental Engineering, Queensland University of Technology, Brisbane, Australia ； Australian Centre for Water ； Environmental Biotechnology, The University of Queensland, Brisbane, Australia ； Institute for Mechanics, Computational Mechanics Group, Technical University of Darmstadt, Germany ； Centre for Advanced Research Computing, University College London, London, UK 纠错

AI总结 Uni-Flow通过统一自回归-扩散模型，实现复杂多尺度流体的高效建模与高分辨率重构。

Augmenting Human Balance with Generic Supernumerary Robotic Limbs

增强人类平衡的通用冗余机器人肢体

Xuanyun Qiu, Dorian Verdel, Hector Cervantes-Culebro, Alexis Devillard, Etienne Burdet

机构 * Bioengineering Department, Imperial College of Science, Technology and Medicine（生物工程系，帝国理工学院科学、技术与医学学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种通用框架，通过冗余机器人肢体增强人类平衡，通过三级分层架构实现安全有效的平衡控制。

Safe Reinforcement Learning via Recovery-based Shielding with Gaussian Process Dynamics Models

通过基于恢复的防护机制实现安全强化学习

Alexander W. Goodall, Francesco Belardinelli

机构 * Imperial College London, Department of Computing（伦敦帝国学院计算机系） 纠错

AI总结 本文提出一种基于高斯过程的恢复防护机制，用于在未知非线性系统中实现安全强化学习，通过动态恢复和内部模型采样实现安全与高效的学习。

Comments Accepted at AAMAS 2026

Topological quantification of ambiguity in semantic search

语义搜索中拓扑量化歧义性

Thomas Roland Barillot, Alex De Castro

机构 * Avantia London（阿文提亚伦敦） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦） 纠错

AI总结 该研究利用持续同调度量量化语义搜索中查询的歧义性，通过模拟和实证验证展示了拓扑方法在检测语义不连续性中的有效性。