本文探讨了扩散模型与进化算法之间的联系。作者认为,扩散模型中的去噪过程类似于进化算法中的自然选择和变异过程。文中介绍了一种名为“扩散进化”的新算法,该算法基于迭代纠错,类似于扩散模型,但不依赖于神经网络。实验结果表明,该算法能够在多种适应度环境下找到高质量且多样化的解决方案,并在强化学习任务中取得良好效果。文章最后提出了一些开放性问题,例如如何将扩散进化算法应用于开放式环境,以及如何将扩散模型和进化算法的思想相互结合以促进两者发展。