论文更新至 v2，提出粒子式随机优化方法

arXiv 上的《基于粒子方法的广义随机优化》更新至 v2，提出一种基于扩散的随机粒子方法，用于优化梯度难以计算的损失函数，并分析其平均场动力学及相互作用粒子近似。论文在适定性与联合收缩假设下证明指数收敛，并给出连续时间粒子系统的非渐近误差界。 作者还构造了高阶 Langevin 和动量优化器，并在最大边际似然估计与能量模型训练中进行评估；论文讨论的应用包括生成模型训练、微调和潜变量模型学习。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。