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Adjoint Sampling: Achieving Highly Scalable Diffusion Samplers through Adjoint Matching
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种高效的伴随采样算法，旨在从非标准密度中进行扩散过程的采样，支持大规模学习，尤其在计算化学领域具有重要影响。
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关键要点
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提出了一种名为伴随采样的高效算法。
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该算法针对从非标准密度或能量函数中进行扩散过程的采样。
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实现了大规模学习，特别是在计算化学领域具有重要影响。
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算法基于随机最优控制理论，允许增加梯度更新次数。
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显著提升了在更大问题设置中的应用效果，具有广泛的潜在影响。
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