ALICE：上下文内、零样本的互信息估计

ALICE 是一种用于互信息估计的基础模型，可在不针对每个分布重新训练的情况下，对未见分布进行上下文内零样本估计。它仅用合成分布训练，通过估计 rectified-flow velocity fields 获取 MI，并在标准 benchmark 及生物学、遗传学、神经科学三个领域验证，支持不同数据维度和样本数量。