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行列式点过程
分布 生成模型与扩散1自监督与表征学习1视觉语言模型1
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基于行列式点过程引导策略优化的多样化视频生成
Diverse Video Generation with Determinantal Point Process-Guided Policy Optimization
把「一组采样的多样性」写成集合级奖励，用 DPP 对冗余样本施加递减收益、用 GRPO 做组内相对反馈，可直接套到任意 T2V/图像扩散模型的微调阶段，解决同一提示词多次采样结果雷同的问题。
DDSF：基于解耦子空间与行列式点过程的鲁棒少样本学习
DDSF: Robust Few-Shot Learning via Disentangled Subspaces with Determinantal Point Process
用行列式点过程（DPP）的体量最大化来筛选样本、引导扩散增强并构造解耦子空间，可作为提升原型类方法在噪声与难正样本下稳定性的通用插件。
超越启发式提示词：面向零样本图像识别的概念引导贝叶斯框架
Beyond Heuristic Prompting: A Concept-Guided Bayesian Framework for Zero-Shot Image Recognition
把类别概念当作潜变量、用贝叶斯边缘化替代启发式提示词集成，并配一个无需训练的自适应软裁剪似然来压制离群概念——这套思路可直接迁移到 CLIP 类模型的零样本/少样本识别与开放词表分类中，替代手工 prompt 模板搜索。