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变分推断
分布 生成模型与扩散1视觉语言模型13D 视觉与重建1
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VA-π：面向像素感知自回归生成的变分策略对齐
VA-p: Variational Policy Alignment for Pixel-Aware Autoregressive Generation
将自回归生成器的词元似然优化与像素空间重建质量对齐，通过变分ELBO和强化学习策略（以重建质量为内在奖励）实现轻量后训练，可直接用于提升现有AR生成模型（如LlamaGen、Janus-Pro）的生成质量，无需重训分词器或外部奖励模型。
面向多模态交互学习的信息论分解
Information-Theoretic Decomposition for Multimodal Interaction Learning
为视觉-语言等多模态模型提供逐样本自适应的交互分解思路：用变分分解把冗余、独特、协同信息显式拆开，再在微调阶段分别利用，可直接迁移到 VLM 的多模态融合模块或跨模态对齐训练中。
GP-4DGS：基于变分高斯过程的单目视频概率 4D 高斯泼溅
GP-4DGS: Probabilistic 4D Gaussian Splatting from Monocular Video via Variational Gaussian Processes
把变分高斯过程与诱导点引入 4D 高斯泼溅的形变场建模，为单目动态重建提供可训练的不确定性输出与时序外推能力；做动态场景重建或需要判断运动歧义区域的工作可直接复用其时空核与变分推断方案。