本文介绍了一种退火流（AF）模型，用于解决高维多模态分布采样问题。AF通过连续标准化流有效探索高维空间，确保样本和维度的线性复杂度。研究显示，AF在复杂分布和实际数据集上表现优异，能更准确估计概率分布的归一化常数和期望值。