MIT 6.S184 · Generative AI with Stochastic Differential Equations · 2026官方资料已接入

MIT 6.S184 2026

Flow Matching、扩散模型与随机微分方程；六个视频单元、官方讲义及三份实践 Notebook。

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Lab 与作业

入口按本课程官网公布的作业登记；代码、题目版本及访问要求以原站为准。

• Lab 1 · ODE 与 SDE — 官方实践 Notebook；GitHub solutions 分支是答案入口，不作为起始代码。 · 课程来源

• Lab 2 · Flow Matching 与 Score Matching — 官方实践 Notebook；GitHub solutions 分支是答案入口，不作为起始代码。 · 课程来源

• Lab 3 · DiT 与 VAE — 官方实践 Notebook；GitHub solutions 分支是答案入口，不作为起始代码。 · 课程来源

课程学习路径

00 · 课程参考资料

官方来源、作业与版本说明。

1 单元

1. 00

   课程参考资料

   按课程目录汇总讲义、视频、代码与延伸阅读。

   12 项
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01 · 课程与学习资料

固定使用 /2026/ 资料；第三讲分 A/B 两段，合计六个视频单元。

6 单元

1. 01

   Flow and Diffusion Models

   固定使用 /2026/ 资料；第三讲分 A/B 两段，合计六个视频单元。

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2. 02

   Flow Matching

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3. 03

   Score Functions and Score Matching

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4. 04

   Classifier-free Guidance

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5. 05

   Latent Spaces and Neural Network Architectures

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6. 06

   Discrete Diffusion Models

   固定使用 /2026/ 资料；第三讲分 A/B 两段，合计六个视频单元。

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