研究人员开发了一个名为SPIN的新框架，用于基于仿真的推理（SBI），旨在改进在用于训练的模拟器不能准确表示真实世界数据时进行的参数推理。SPIN利用无标签的真实世界观测数据，在模拟器和真实世界域之间进行数据转换，特别保留了与参数相关的信息。该方法增强了在真实世界场景中的后验推理，尤其是在模拟器参数错误的情况下。 AI
影响 在模拟模型可能与现实不完全匹配的实际应用中，提高了参数推理的准确性。
排序理由 这是一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了一种新的基于仿真的推理框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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