论文提出 Diachronic Sample Integration（DSI），在测试时整合随机训练轨迹中多个检查点生成的样本，形成检查点混合分布，以平均尾部波动。有限预算理论与多变量合成过程、高频交易数据实验表明，DSI无需修改生成目标，即可降低尾部估计误差，并优于单检查点、标准扩散模型及尾部感知基线。
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