GRAM 论文入选 NeurIPS 2026：把递归推理变成随机潜轨迹，10M 参数解数独

GRAM 论文被 NeurIPS 2026 接收，代码、arXiv 论文与项目页均已更新放出。该模型把递归推理变成随机潜轨迹，支持多假设与多种解题策略，推理时可按深度扩展，也能按宽度并行采样多条轨迹。作者称仅用 10M 参数即可在 Sudoku-Extreme 等任务上取得表现，同一套条件建模 p(y|x) 公式还让 GRAM 成为通用生成模型 p(x)。