高斯过程与线性扩散模型等价：可对自然语言等任意条件做推断

研究者建立了高斯过程（GP）与一类线性扩散模型之间的显式等价关系，把预测采样改写为带闭式高斯动力学和似然引导项的 ODE，并用简单蒙特卡洛近似求解。该方法在线性-高斯情形下精确还原标准 GP 条件推断，在共轭情形之外还能处理任何支持逐点似然评估的条件，包括非线性物理问题，并首次通过大语言模型引入自然语言条件。