本文介绍了一种新型概率生成模型OrMachine，专注于布尔矩阵分解和马尔科夫链蒙特卡罗采样，显著提高了推断效率和可解释性。该模型在真实和模拟数据上表现优于现有方法，首次实现了完整的后验推断，适用于大规模数据集分析。同时，研究探讨了影响函数在神经网络中的应用，提出了高效的影响力近似计算方法DataInf，能够快速识别重要的微调示例。