面对高对比度且具有尖锐界面的多相场，基于物理约束的扩散模型遇到三大挑战：系数跳变处强形式偏微分方程残差包含奇异梯度项，可能惩罚物理界面；极端对比度下低幅度相可能低于扩散噪声水平而被抹除、缩放错误或出现负系数；全局似然尺度导致高幅度相主导监督。Multiphase-Diff提出三项核心贡献：保守通量残差避免对不连续系数求导并保持离散守恒；解析双射映射将低幅度信号转换到阶数为1的潜变量尺度，并通过指数解码保证系数为正；Jacobi预条件似然归一化局部残差尺度，实现平衡监督。多项多相基准测试表明，该方法在物理和分布一致性方面优于七种基线，对不同相对比度和组成具备鲁棒性，证明了其在科学样本生成中的有效性。
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此研究解决了传统扩散生成模型在高对比度、多相物理系统中因系数跳变和极端幅度引起的物理界面和数据一致性问题，提出创新方法保证了物理守恒、数值稳定及平衡监督，显著提升了生成模型的科学样本质量与适用范围。
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大多数医学图像分割模型假设所有数据同时可用，但临床实践中数据往往是顺序到达，模型需持续适应不断变化的数据分布。本文研究了妇科图像分割中的持续学习问题，面对影像模态、解剖结构和标注协议的巨大异质性，现有方法难以防止灾难性遗忘。通过编码器-解码器各部分的块级消融分析，发现早期编码器和后期解码器区域对性能影响最大；控制性适应实验显示仅更新瓶颈附近区域时遗忘有限，但更新较浅层时遗忘迅速增加。结果表明，在持续学习中遗忘程度受网络深度更新位置强烈影响。代码与分析将在论文接受后公开。
现代文本到图像模型能从自然语言提示生成高度逼真的图像，近期提示反演技术使从生成图像中恢复提示变得越来越可行，这引发了版权保护和内容所有权的新关注。PROVE是一个无训练、黑盒的提示反演攻击方法，通过组合可验证的场景描述来恢复提示，能针对原始版权作品和AI生成内容，生成完全可审计且基于显式图像证据的提示。它在多个数据集和先进生成器上，无需训练或访问生成器，均超越了基于优化、字幕和强化学习的基线，在图像相似度和文本图像对齐上表现更佳。
本文提出RubricForge，一种基于少量带标签轨迹，通过反思进化生成的文本判分规则，用于无奖励环境下自动评估语言模型代理。相较于现有手写或微调的判分器，RubricForge更忠实于真实环境奖励，显著减少了对失败轨迹的过度加分，在tau-bench和WebShop数据集上表现出更低的假通过率和更佳的排序一致性。其判分规则为人类可读文本，便于追踪判决依据。