本文提出了一种基于神经常微分方程的变分推断算法，利用马尔可夫跳跃过程近似后验分布，性能优于传统方法。同时介绍了基于Gibbs采样的快速算法和新的随机过程类别Markov神经过程，展示了其在建模和推断中的优势。