深度分析 最大獨立集（MIS）實證比較：GFlowNets、擴散模型與 KaMIS 的性能與行為分析 研究比較近期以GPU為基礎的AI演算法與傳統CPU演算法在最大獨立集（MIS）問題上的表現。作者測試包括基於GFlowNets、擴散模型、非凸優化與強化學習等做法，並以KaMIS與Deg-Greedy為基準進行序列化分析與後處理比較。結果顯示多數AI法仍難優於KaMIS，且部分方法等同或不如最簡單的度數貪婪策略。
