density-estimation

介绍 GORMPO，一种密度正则化的离线强化学习算法，使用生成式密度建模将策略更新限制在高密度区域，在真实世界医疗数据集上实现17%的提升，并超越最先进的基线模型。

本文提出了 PCNet，这是一种在大型语言模型（LLM）残差流上训练为可计算密度估计器的概率电路，用于将幻觉检测为几何异常。同时，本文还引入了 PC-LDCD，一种仅在生成幻觉 token 时才进行干预的动态修正方法，实现了近乎完美的检测率并降低了错误修正率。

FFJORD 引入了一种可扩展的可逆生成模型，使用连续动力学和 Hutchinson 迹估计器实现无偏对数密度估计，无需架构约束。该方法在密度估计和图像生成方面达到了最先进的结果，同时保持高效的采样。