MIT 6.S184 Lab 1 分三部分：先寫 Euler 和 Euler–Maruyama 的 step 函式，再用它們模擬 Brownian motion 與 Ornstein–Uhlenbeck 過程，觀察 σ 和 θ 怎麼決定軌跡與終點分佈，最後實作 Langevin dynamics，看一團點怎麼被推向一個五峰高斯混合，並用一段手算證明 OU 過程就是目標為高斯的 Langevin dynamics。題目、程式框架與官方解答都在 GitHub；校外讀者沒有 Gradescope 評分，只能自己對解答。
Lab 2 把講義 §3–4 寫成 PyTorch：先實作高斯條件路徑、條件向量場、條件分數，再用兩個幾乎一樣的 trainer 分別做 flow matching 和 score matching，接著用 Proposition 1 從學到的向量場換算出分數，最後換成線性路徑，讓一個圓環分佈流成棋盤格。全部在 2D 玩具資料上跑。README 記載 1/11/26 修過一個 diffusion coefficient 的 bug；2026-09-30 查看時，這個修正只出現在解答 notebook，學生版還沒改，做之前要自己補上。
分數函數是 log 密度的梯度，指向機率上升最快的方向。在高斯路徑上，它和上一講的向量場都是 x 與 z 的線性函數，所以可以互相換算（講義 Proposition 1）：學會一個，就等於學會另一個。有了分數，就能在 ODE 上加任意強度的雜訊變成 SDE，而且每個時刻的分佈不變（Theorem 17）。分數本身也能用跟 flow matching 同一招學：回歸條件分數。這在高斯路徑上等於讓網路預測當初加進去的雜訊，也就是 DDPM 的訓練目標。