综述：生成式 AI 驱动的集合评分滤波器进展
原文标题：A Survey of Nonlinear Filtering Methods for Data Assimilation and Recent Advances in Generative AI-Enabled Score Filters
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综述梳理数据同化中的非线性滤波方法，指出卡尔曼类、粒子类与核类方法分别受高斯假设、维数灾难与密度近似成本限制。文章重点介绍集合评分滤波器（EnSF），通过评分函数编码滤波密度并用免训练蒙特卡洛估计，实现高维混沌系统稳定滤波，并回顾 14 项扩展。
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