University of Toronto（多伦多大学）

2607.13431 2026-08-26 cs.LG cs.AI cs.CL 版本更新

Discrete Diffusion Models: A Unified Framework from Tokenization to Generation

离散扩散模型：从词元化到生成的统一框架

Ye Yuan, Weien Li, Rui Song, Zeyu Li, Haochen Liu, Xiangyu Kong, Zixuan Dong, Linfeng Du, Zipeng Sun, Weixu Zhang, Jiaxin Huang, Changjiang Han, Yonghan Yang, Zichen Zhao, Xiuyuan Hu, Haolun Wu, Yankai Chen, Fengran Mo, Jikun Kang, Bowei He, Dawn Song, Philip S. Yu, Xue Liu

机构 * McGill University（麦吉尔大学）； Mila - Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所）； University of Cambridge（剑桥大学）； University of Toronto（多伦多大学）； MBZUAI - Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）； Tsinghua University（清华大学）； Rochester Institute of Technology（罗彻斯特理工学院）； Salesforce（Salesforce公司）； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）

AI总结研究离散扩散模型，引入统一框架从离散状态空间构建审视该模型，让现有公式成为共同设计空间实例，揭示训练、推理等方面权衡，为未来研究提供方向。

2605.05535 2026-08-26 cs.AI 版本更新

Housing Potential Common Data Model and City Digital Twin

住房潜力共同数据模型与城市数字孪生

Megan Katsumi, Mark Fox, Anderson Wong, Divnoor Chatha

机构 * Urban Data Research Centre（城市数据研究中心）； School of Cities University of Toronto（城市学院多伦多大学）

AI总结本文提出住房潜力共同数据模型，以解决数据孤岛问题，并通过城市数字孪生和试点仪表盘展示实际应用，为城市规划者提供可行的解决方案。