DiScoFormer：一个 Transformer 跨分布同时估计密度与得分

DiScoFormer（Density and Score Transformer）用一个 Transformer 在单次前向传播中同时估计数据分布的密度与得分，无需针对新分布重新训练。在 100 维下对比最优手工调参的 KDE，其得分误差降低约 6.5 倍、密度误差降低逾 37 倍。模型以高斯混合模型训练，共享主干配密度与得分双输出头，并可在推理时用一致性损失适配分布外输入。