随机流地图论文 Strong Stochastic Flow Maps 获 NeurIPS 2026 Oral
Niklas_TR · x · 2026-09-25
论文 Strong Stochastic Flow Maps 被 NeurIPS 2026 接收为 Oral。该工作由 Sam McCallum 与 Zachary Blasingame 主导，合作者包括 Timothy Herschell、Alexander Tong、James Foster 等。
核心思想是学习随机解路径（learn the stochastic solution path）——不同于传统流匹配学习确定性概率流，Stochastic Flow Maps 直接学习随机性的解轨迹。论文与代码均已公开（ArXiv + GitHub），作者表示后续将发布更多应用与改进结果。
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