topology

本文介绍了TopVAE，一种拓扑优化的变分自编码器，通过让解码器内化结构和化学约束来减少分子潜在扩散中的“暗区”，从而显著提高分子生成质量。

本文介绍了拓扑神经算子，它将神经算子从纯点域提升到胞腔复形，嵌入几何与拓扑以减轻学习负担。研究表明，当几何不再被事后处理时，算子学习有所改善，尽管拓扑仍然是指定的。

本文介绍了一个使用Kan扩展的迁移学习范畴论框架，定义了一个迁移差异度，将目标不变量与由预定任务变换强制得到的不变量进行比较。它证明了链复形和持久模的有限余核公式，并在神经潜在点云上验证了该方法。

本文深入探讨多智能体系统的分工设计，包括触发方式、拓扑结构和调用链，分析Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes Agent等系统的工程实践。

介绍scShapeBench，一个用于高维单细胞数据形状检测的基准数据集，以及scReebTower，一种使用扩散几何和Reeb图将数据形状分类为聚类、轨迹、多分支和原型的基线方法。

本文报道了一种具有半莫比乌斯拓扑结构的分子的发现，这是一种新型分子结构，可能对材料科学和合成化学产生影响。

本文介绍了一种用于大语言模型的拓扑增强对齐框架，利用基于持续同调的轨迹拓扑损失和拓扑偏好优化，对隐藏空间中的语义轨迹进行正则化。

本文通过验证具有相同标签的图像之间的环路是否可以由保持标签不变的曲面填充，实证研究了图像分类器的决策区域是否为单连通区域。