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Chenguang Duan
Chenguang Duan
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新采样方法利用概率流ODE处理复杂分布
研究人员提出了一种利用线性随机插值推导出的概率流常微分方程（ODEs）来采样玻尔兹曼密度的全新方法。该技术采用一系列Langevin采样器来模拟流，从而能够高效生成中间样本并稳健地估计速度场。该方法在复杂多模态分布的数值实验和贝叶斯推断任务中已证明了其有效性。
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新研究探索用于生成、鲁棒性和速度的高级扩散模型
研究人员正在为各种应用开发高级扩散模型，包括图像生成、时间序列合成和自然语言处理。Simplax 等新方法旨在通过使用辅助变量增强状态来改进分类生成，而 PhysDGM 将物理定律嵌入扩散模型中，用于动态系统中的真实时间序列数据合成。其他进展侧重于通过梯度掩蔽和空间压缩等技术增强扩散模型的对抗鲁棒性，并使用新颖的预测方法加速扩散 Transformer 的推理速度。此外，正在探索用于扩散模型更快采样以及开发平衡准确性和并行性的扩散大语…