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扩散采样并行轮数下界研究

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2026年10月8日，arXiv Statistics Machine Learning 发布一项扩散模型并行采样下界研究。该研究证明了扩散采样在近似得分函数下的首个多项式并行轮数下界：针对光滑近各向同性高斯混合，需 Ω̃(d^{1/3}) 轮；针对单位球内各向异性轴对齐盒子的均匀采样，需 Ω(d) 轮。该下界对每轮可在任意位置与噪声水平进行多项式次查询的随机算法成立，并指出线性界对该盒子族是紧的。目前未见后续验证或争议报道。

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LatestOct 8
arXiv 新研究给出扩散采样首个多项式并行轮数下界：高斯混合 Ω̃(d^{1/3}) 轮，各向异性盒子 Ω(d) 轮。

Timeline

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Oct 8, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    扩散模型并行采样下界研究

    该研究证明扩散采样在近似得分函数下的首个多项式并行轮数下界：光滑近各向同性高斯混合需 Ω̃(d^{1/3}) 轮，单位球内各向异性轴对齐盒子的均匀采样需 Ω(d) 轮。下界对每轮任意位置与噪声水平进行多项式次查询的随机算法成立，线性界对该盒子族是紧的。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 8）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct8Oct8Oct8Oct8

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.