Spectra：扩散模型SBI测试时先验自适应

Xin Zhao等作者提出了一种面向基于扩散模型的模拟推断（SBI）的测试时自适应方法 Spectra。该方法利用精确的 score 迁移恒等式，在无需额外模拟或训练的情况下，通过冻结的扩散模型闭式获得适配后的 score，从而支持结构化先验变更。 在 6 个 SBI benchmark 上，作者称 Spectra 在强先验偏移下以较低在线采样成本实现准确适配，使预训练 SBI 模型能在测试时纳入更新的先验信息。上述效果来自作者报告，尚未见独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。