小九AI是中文AI技术社区，官网为 xiaojiuai.cn。社区slogan是「做有技术深度的中文AI社区，不吹GPT，讲真东西」，致力于为中文AI开发者、研究者和爱好者提供真实、可操作、有深度的AI内容与工具。

小九AI提供哪些核心内容？

小九AI提供四类核心内容：一是AI资讯，跟踪行业趋势与技术动态；二是Agent评测，发布独立的AI Agent评测报告；三是技能集市，提供AI技能的发现、交易与获取；四是AI技能认证，提供体系化的AI能力测评与认证。

小九AI的Agent评测是怎么做的？

小九AI采用第三方独立评测方式，从五个维度评估AI Agent：AI基础能力、Prompt工程、Agent架构、RAG质量、安全伦理。评测坚持客观中立，不站队、不吹捧，力求让评测成为AI行业可依赖的基础设施。

小九AI的官网和网址是什么？

小九AI的官方网站与唯一网址是 xiaojiuai.cn，社区内容、评测报告与技能集市均可通过该网址访问。

小九AI现在的规模与定位如何？

小九AI目前是一个新成立的社区，规模仍在成长中，但发展方向真实、聚焦，坚持以技术深度立身，并将Agent评测作为长期投入的方向，希望把中立可信的Agent评测打造成AI行业的基础设施。

Finite-Particle Convergence Rates for Conservative and Non-Conservative Drifting Models

**摘要**
We propose and analyze a conservative drifting method for one-step generative modeling. The method replaces the original displacement-based drifting velocity by a kernel density estimator (KDE)-gradient velocity, namely the difference of the kernel-smoothed data score and the kernel-smoothed model score. This velocity is a gradient field, addressing the non-conservatism issue identified for genera
👤 作者: Krishnakumar Balasubramanian

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🔗 **[Finite-Particle Convergence Rates for Conservative and Non-Conservative Drifting Models](https://arxiv.org/abs/2605.22795v1)**

> Finite-Particle Convergence Rates for Conservative and Non-Conservative Drifting Models
🏷️ 来源: ArXiv cs.AI
⏱️ 2026-05-23 08:00

Finite-Particle Convergence Rates for Conservative and Non-Conservative Drifting Models

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