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This paper proposes a scalable local Sinkhorn divergence framework for training stochastic neural networks to reconstruct multidimensional random fields, with theoretical generalization error bounds and numerical demonstrations for uncertainty quantification.
This paper proposes PairAlign, a pair-centric graph rewiring framework that uses optimal transport-guided communication alignment to alleviate over-squashing in message-passing neural networks, with theoretical analysis and experiments on standard benchmarks.
本文介绍了PMOT，一种基于连续归一化流的通用p-代价最优传输势流框架，具有理论上零损失精确性，并在合成和高维基准测试上取得了有前景的结果。
本文提出了一个用于冷启动主动学习的统一最优传输框架，引入了一种基于Sinkhorn的算法（ε-AS），该算法根据数据自适应调整正则化强度，并在六个数据集上取得了最先进的结果，包括相比先前方法将ImageNet-1k准确率提升1.29%，同时将选择时间减少56.2%。
提出了分位数耦合流匹配（QC-FM），这是一种轻量级的单侧耦合方法，它沿着随机方向从数据秩构建源样本，无需成对成本矩阵或分配。在CIFAR-10、CelebA、FFHQ和ImageNet-64上，相比基线实现了高达12.9%的FID改进。
DualAnchor是一个面向无注释手语翻译的训练框架，利用词元级先验锚定来保留大语言模型的语言先验，并通过最优传输对齐提升词汇保真度，在PHOENIX-2014T和CSL-Daily上取得了强劲结果。
本文提出将计划任务与执行动作之间的桥梁构建为拟线性费雪市场，实现分数信用分配。引入了守恒与垃圾过滤工具，并通过熵正则化扩展模型以处理噪声，将其与最优传输统一。
本文提出TAKE（轨迹感知知识估计），一个文本数据集蒸馏框架，利用影响函数和最优传输将数据集缩减至原始大小的0.1%，同时保持下游任务性能。
FastAlign 提出了一种可扩展、感知稀疏性的最优传输网络对齐框架，在实现最先进精度的同时，将计算时间在 CPU 上最多减少 9.45 倍，在 GPU 上最多减少 32.54 倍。
VTaMo 引入了显式的多粒度视频-文本对齐方法，通过最优传输和对比学习实现手语翻译，在四个基准测试上取得了最先进的性能。
本文介绍了Reward Transport方法，该方法在流匹配训练中使用最优传输耦合，将标量噪声坐标与分子奖励对齐，从而在推理时无需额外计算即可实现对logP和QED等分子属性的单调控制。
本文提出了Diffusion Semi-Relaxed Fused Gromov-Wasserstein (DsrFGW)方法，这是一种通过最优传输和扩散过程整合节点特征与结构连接性的新型图比较方法，在合成任务上展示了对噪声和缺失边更高的鲁棒性。
提出SAOT，一种用于自监督持续图学习的结构感知最优传输框架，能够跨任务保留关系结构。在多个基准测试中相较于现有最佳方法取得了显著性能提升，其中在Products-CL上改进幅度高达15%。
OTCache是一个无需训练的框架，利用最优传输预测扩散模型的缓存调度，在FLUX.1、Qwen-Image和HunyuanVideo上实现了高达4.7倍的加速，同时提高了生成保真度。
本文介绍了ReMatch方法，该方法通过PCA空间中的最优传输将训练残差分布与测试时分布对齐，以减轻概率降尺度中的偏差，从而获得更好的校准和离散度。
本文揭示了扩散模型和流匹配是同一Wasserstein几何的两面：扩散遵循自由能梯度流（初值问题），而流匹配遵循Wasserstein测地线（边值问题），它们通过JKO格式统一起来。
MeshFlow 引入了一种等变最优传输流匹配模型，用于直接生成三角形网格，在达到最先进质量的同时，相比自回归方法提供了约18倍的推理加速。
本文提出RicciBind，一种集成里奇曲率和最优传输的几何表示框架，用于蛋白质-配体结合亲和力预测，在多个基准测试中展示了卓越的准确性和可解释性。
本文将对基于最优传输的幻觉检测扩展到NMT和抽象式摘要中的所有解码器层，发现检测主要集中在早期层，并且由于忠实性失败无法通过注意力集中检测到，几何信号在摘要任务中迁移效果不佳。
本文扩展了MST-Direct方法（一种使用Sinkhorn最优传输进行多元地质统计模拟的方法），从双变量无条件小网格设置扩展到多元、条件和大规模设置，精确保持联合分布，并优于现有方法。