生成流网络（GFlowNets）是一种概率抽样框架，通常因数据效率低而难以扩展。本文提出了一种新方法，称为分岔生成流网络（BN），通过分岔结构将流程分解为状态流程和基于边缘的流程的独立表示。这种方法提高了学习效率和处理大规模问题的能力，并在实验中表现出色。

本研究提出了一种新的Q学习算法，解决了在接近一的折扣因子下收敛缓慢的问题。该算法在深度强化学习中表现出更低的偏差，并在大规模问题上显示出有效性。

本研究通过设计Hamming距离约束器来评估生成模型的泛化能力，并对几种神经网络架构进行了实验。研究发现，小规模问题上的泛化能力可以预测大规模问题上的性能，对搜索大规模Ising模型的最佳网络架构具有重要意义。

本研究提出了一种基于干预实验数据的本地方法，用于学习线性高斯多叉树的因果结构，能快速且准确地处理大规模问题。