의사결정 트리와 확산 모델의 수학적 통일 — GTSM 최적화, 표 데이터 2배 속도

TUM 연구팀이 계층적 의사결정 트리와 연속적 확산 모델 사이의 수학적 대응 관계를 밝혀내고, 두 모델을 통합하는 최적화 원리 GTSM(Global Trajectory Score Matching)을 제시했습니다. 그라디언트 부스팅이 이 원리의 점근적 최적해라는 점이 핵심입니다. 실제 구현으로는 표 데이터 생성에서 fidelity 를 유지하며 2배 연산 속도를 낸 TreeFlow 와, 트리 로직을 뉴럴넷에 증류해 대부분 벤치마크에서 2% 이내 성능 차이를 보인 DSMTree 를 공개했습니다. 단, 이론적 통일은 특정 극한 조건에서 성립하며, 실제 적용 시 근사 오차가 발생할 수 있습니다.

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