Flow Matching with Semidiscrete Couplings
参数化为与时间相关的速度场的流动模型可以通过积分 ODE 从噪声生成数据。这些模型通常使用流匹配进行训练，即通过对噪声和目标点 (x0,x1)(\mathbf{x}_0, \mathbf{x}_1)(x0,x1) 的随机对进行采样，并确保沿分段链接评估时速度场平均与 x1−x0\mathbf{x}_1 - \mathbf{x}_0x1−x0 对齐x0\mathbf{x}_0x0 到 x1\mathbf{x}_1x1。虽然默认情况下这些对是独立采样的，但也可以通过将 nnn 噪声批次与 nnn 目标匹配来更仔细地选择它们......
Six Reasons To Worry About Federal Deficits
随着国家债务和赤字的增长，通过更仔细地观察它们，我们可以明白为什么我们应该担心未来。担心联邦赤字的六个原因的帖子首先出现在 Econlife 上。
Iran Has More Options Up Its Sleeve Than Trump and Netanyahu Assume
随着以色列试图将美国推入与伊朗的战争，人们更加仔细地审视德黑兰如何进行报复
The Switch: The Changing Conditions Behind the New GDPNow Model
最近黄金进口的激增造成了各种 GDP 预测之间的巨大差异，并促使亚特兰大联储的 GDPNow 临近预测模型发生变化。在这篇文章中，经济学家帕特里克·希金斯（Patrick Higgins）更仔细地研究了转向黄金调整模型背后的条件。
