# 艾伦人工智能研究所的DiScoFormer论文被ICML接收为口头报告，该方法能更优估计复杂数据下的得分函数，推动生成模型与贝叶斯采样

- 来源：Ai2
- 发布时间：2026-06-30 02:27
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- 原文链接：https://x.com/allen_ai/status/2071663034737533157

## 精选理由

高信息密度，值得细读

## AI 摘要

艾伦人工智能研究所（Ai2）的DiScoFormer论文被ICML 2025接收为口头报告。该方法旨在更优地估计复杂数据下的得分函数（score function），该函数是生成模型和贝叶斯采样的核心。对于AI研究者，这提供了改进生成模型和贝叶斯推断的新工具。
核心观点：
1. DiScoFormer被ICML 2025接收为口头报告，表明其方法在学术上获得高度认可。
2. 该方法专注于在数据复杂时更优地估计得分函数，这是生成模型和贝叶斯采样的关键。

## 正文

Ai2: AI image generators don't "draw"—they follow a compass: the score function, which points toward more probable images. The same compass drives Bayesian sampling and plasma physics.

We built DiScoFormer to estimate the score far better when data gets complex. 🧵