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DISCO算法实现从计数数据因果发现
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AI 综述
2026-10-01，arXiv发表一手研究，提出DISCO（DIscrete SCOre）算法，通过离散扩散估计条件曲率得分（CCS）与非对角曲率得分（OCS），实现从计数数据中恢复有向无环图（DAG）。实验覆盖泊松、负二项、二项及混合族设置，可准确扩展至1,000节点DAG，单GPU运行。
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最新进展10月1日 12:00
arXiv发表DISCO论文，提出基于离散扩散与曲率得分的因果发现方法，在多种计数分布与1,000节点DAG上验证有效。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv · Statistics Machine LearningDiscrete Score Matching Enables Causal Discovery from Count Data
论文提出 DISCO（DIscrete SCOre）算法，通过离散扩散估计条件曲率得分（CCS）与非对角曲率得分（OCS），实现从计数数据中恢复有向无环图（DAG）。实验在泊松、负二项、二项及混合族设置下均准确可扩展至 1,000 节点 DAG，单 GPU 运行。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。