#最优传输

把最优传输的数学搬到对抗训练里，还给出了两种可实现的改进算法，做鲁棒性研究的可以看看推导和实验设置。

这篇论文对语音技术研究者来说很实用，因为它提供了一种更直观的方法来比较口音差异。

研究人员提出SinkSLOT算法，大幅提升最优传输计算效率，适用于大规模数据集。

这学术研究提出新风险度量法，用最优传输球替代旧模式，应对环境变化更高效，和传统方法比能覆盖更多风险点。

MoNo解决了神经算子中token分配不均的痛点，用最优传输做多尺度，PDE求解又快又准，代码也开源了。

OTLesMix用Wasserstein重心造形状位置更多样的病灶，脑分割Dice提升2.9-6.6，比现有mix方法都强。

普通Rectified flow可能不收敛到最优传输，c-Rectified flow能保证收敛，d=1,2还有近参数速率。做生成模型可以读。

这篇论文提出了Otap，一个用最优传输来评估Agent轨迹的新方法。它不再只看任务成功与否，而是分析执行结构，还能容忍不同的规划顺序和冗余步骤。

这篇论文用拉普拉斯最优传输让点云匹配自动感知聚类结构，还附带一个同步聚类方法RSC，适合做形状匹配或聚类对齐的同行参考。

这篇论文严格证明了为什么有些生成模型不用最优传输也能行，给出了统计极限的硬理论，做生成模型理论的人必看。

ITSPACE用闭式更新直接优化Bures-Wasserstein距离，在协方差对齐任务上比梯度下降快得多，适合资源受限的域适应场景。

OMT 解决了大规模数据上最优传输计算昂贵且结果难解释的痛点，做分布对齐、数据融合或生物信息学的团队可以直接用这个框架来获得稳定且可解释的传输计划。

做分布对齐或几何数据处理的团队，CDOT 解决了传统 GW 非凸优化不稳定的痛点，可以直接用这个凸框架提升效果，建议点开看理论证明和实验对比。

做持续学习或CLIP微调的团队，AREA把增量遗忘的根因拆解为属性提取与聚合两个环节，并给出了可落地的解耦方案，值得看看代码和实验细节。

该工作从理论上建立了MAPF与最优传输之间的形式化联系，并提出了可扩展的求解框架，对机器人集群调度、仓储物流等实际应用具有重要参考价值。