Flow-based生成建模在计算科学中作为一种先进的方法，能够快速且准确地推断复杂的高维数据集，尤其适用于天体物理学、粒子物理学和动态系统预测等领域。慕尼黑工业大学的研究团队提出了一种创新方法，将模拟器控制信号整合到流基生成模型中，通过实时反馈动态调整模型轨迹，从而显著提高了样本精度和推断效率，解决了传统推断方法在高维数据处理中的计算成本和复杂性问题。
参考：
https://arxiv.org/abs/2410.22573
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Flow-based生成建模在计算科学中作为一种先进的方法，能够快速且准确地推断复杂的高维数据集，尤其适用于天体物理学、粒子物理学和动态系统预测等领域。慕尼黑工业大学的研究团队提出了一种创新方法，将模拟器控制信号整合到流基生成模型中，通过实时反馈动态调整模型轨迹，从而显著提高了样本精度和推断效率，解决了传统推断方法在高维数据处理中的计算成本和复杂性问题。
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