Neuer Ansatz: In-Context Operator Learning für optimale Transportkarten
Wissenschaftler haben einen innovativen Ansatz vorgestellt, der es ermöglicht, die optimale Transportkarte zwischen zwei Wahrscheinlichkeitsverteilungen direkt aus wenigen Stichproben zu lernen – ohne dass bei der Inferenz Gradientupdates nötig sind. Dieser „In-Context Operator Learning“ nutzt ein einziges Modell, das auf Basis eines kurzen Prompts aus beiden Verteilungen die Transportkarte berechnet.
