From Euler to Dormand-Prince: ODE Solvers for Flow Matching Generative Models

Este trabajo de investigación evalúa sistemáticamente cuatro solucionadores de EDO clásicos (Euler, Punto Medio Explícito, RK4, Dormand-Prince 5(4)) para modelos generativos de Flow Matching, implementándolos desde cero en PyTorch. Compara cuantitativamente su eficiencia en tareas que van desde distribuciones 2D hasta dígitos MNIST, encontrando que RK4 con 80 evaluaciones de función logra una calidad de muestra comparable a Euler con 200, y observa el endurecimiento del espectro de valores propios jacobianos cerca de t=1.