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北大2prime实验室用Stein引理解析扩散模型推理扩展
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AI 综述
2026年10月13日，AGI Hunt报道，北京大学2prime实验室发布其首篇博客，与学生YouhengZhu合作，探讨扩散模型能否像大语言模型一样「想得更久」，即推理阶段的计算扩展问题。博客以Stein引理为工具，把拒绝采样与Best-of-N统一纳入一个无梯度引导的框架之下，并进一步分析「共享祖先」（shared ancestry）现象为何会在长程推理中放大SMC（序贯蒙特卡洛）的方差。报道仅此一篇，尚无后续进展，也未出现数字或说法上的前后矛盾。博客提出的是分析框架与问题诊断，报道未给出具体的实验结论或性能数值。
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最新进展10月13日 10:02
北大2prime实验室发布首篇博客，用Stein引理统一拒绝采样与Best-of-N，分析扩散模型长程推理。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- AGI Hunt北大 2prime 实验室博客：用 Stein 引理解析扩散模型能否「延长思考」
北大 2prime 实验室发布首篇博客，与学生 YouhengZhu 合作，探讨扩散模型能否像 LLM 一样「想得更久」。博客用 Stein 引理把拒绝采样与 Best-of-N 统一到无梯度引导的框架下，并分析共享祖先（shared ancestry）为何会在长程推理中放大 SMC（序贯蒙特卡洛）方差。
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