Hugging Face Blog·· 2026-06-30AI 评分47
DiScoFormer：用一个 Transformer 跨分布估计密度与得分
DiScoFormer: One transformer for density and score, across distributions
AI 导读
DiScoFormer 可通过单次前向传播估计数据分布的密度与得分，切换分布无需重新训练。在 100 维测试中，相比手动调优的最佳 KDE，得分误差降低约 6.5x，密度误差降低超过 37x。模型还可利用无需标签的一致性损失，在推理时适应分布外输入。
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