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官方账号arXiv cs.LG@Ole Winther, Paul Jeha, Sander Dieleman, Andriy Mnih, Manfred Opper, Andrea Dittadi
推荐理由：想搞懂扩散模型、得分匹配背后的数学原理？这篇论文从变分角度讲清楚了SDE和ELBO，适合想深入理论的朋友。
Stochastic Differential Equations
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7月1日
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这篇论文从变分视角系统介绍了随机微分方程（SDE）在生成机器学习中的应用。它推导了证据下界（ELBO）并作为讨论扩散模型、得分匹配和流匹配的统一框架。论文使用一维密度建模问题比较了不同参数化的效果。