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东京大学理学院的科学家们最近揭示了一个令人瞩目的发现：非平衡热力学这一物理学分支，为理解最优传输理论在人工智能（AI）模型中的关键作用提供了新的视角。这项由 Sosuke Ito 领导的研究，不仅为生成模型的设计开辟了新的途径，也为机器学习领域带来了一种创新的热力学方法。研究成果已发表在《Physical Review X》期刊上。
在图像生成技术迅速发展的今天，扩散模型成为了推动这一领域进步的核心算法。这些模型通过引入“噪声”的随机性，在训练过程中将噪声融入原始数据，而在生成过程中则需消除噪声以创造出新的内容。这一过程类似于倒放视频，关键在于如何精确地控制噪声的添加。
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“自扩散模型问世以来，如何选择扩散动力学，即噪声调度，一直是学术界争论的焦点，”Ito 研究员指出。“虽然实践经验表明最优传输动力学在扩散模型中极为有效，但其背后的理论依据却一直未被阐明。”
尽管扩散模型的灵感来源于非平衡热力学，且最优传输理论与之紧密相关，但以往的研究却忽视了这一联系。因此，研究团队提出了一个关键问题：非平衡热力学是否能为最优传输动力学在扩散模型中的卓越表现提供理论支撑？通过应用热力学权衡关系的最新进展，研究人员成功推导出了热力学耗散与扩散模型中数据生成鲁棒性之间的不等式。这一不等式不仅证明了最优传输动力学确保了数据生成的最高鲁棒性，而且在实际图像生成场景中，其界限在某个数量级内是紧的。
“这一结果令人惊讶，它表明我们的不等式不仅有助于理解扩散模型中的最优协议，还能在分析生成图像数据的实际应用中发挥重要作用，”Ito 解释道。
此外，这项研究还有一个值得注意的亮点：论文的第一作者和第二作者均为本科生，他们的研究工作部分源自于所修课程。特别是第一作者 Kotaro Ikeda，从数值计算到理论分析，为这项研究做出了巨大贡献。研究团队希望这一发现能够提升机器学习社区对非平衡热力学重要性的认识，并激励包括下一代研究人员在内的更多探索，以进一步挖掘其在理解生物和人工信息处理中的潜力。
