02:49Hugging Face: Blog（博客/媒体）
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推荐理由：Allen AI 搞了个新模型 DiScoFormer，一个 Transformer 既能算密度又能算得分，比 NICE 这些老方法误差更低。想省事搞密度估计的可以看看。
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6月30日
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Allen AI 发布 DiScoFormer，一种基于 Transformer 的架构，同时学习任意数据分布的密度函数和得分函数。传统方法如 NICE、MAF、ResFlow 需分别建模或使用归一化流，DiScoFormer 通过单一模型完成且无需显式归一化。在 2D 环形、高维高斯混合等多个基准分布上，DiScoFormer 的密度估计和得分误差均低于这些基线。该论文已被 NeurIPS 2024 接收，代码和预训练模型已在 GitHub 开源。
6月16日
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arXiv cs.AI@Duc-Cuong Dang, Andre Opris, Dirk Sudholt
推荐理由：多目标优化研究者终于有了 SPEA2 的理论短板分析——原版在支配解处理上存在盲区，SPEA2$^+$ 的改进思路（全距离密度估计）简单有效，做进化算法理论或应用的团队值得关注。