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COFFEE：离散扩散的未来感知引导框架
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AI 综述
2026 年 9 月 30 日，arXiv cs.AI 刊出 COFFEE，一个面向离散扩散模型的即插即用引导框架。它通过分离序列依赖与目标，避免枚举补全带来的指数级计算：每个扩散步由一个无目标载体吸收去噪器预测的边缘 token 分布来构建联合模型，并配合记录组合偏好的编译有限状态模型，因此无需重新训练即可采样重建。该框架同时支持显式硬约束与学到的软目标，在符号、语言与生物基准上取得强控制结果；报道同时指出，其生成质量与多样性之间存在任务相关的权衡。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展9月30日 12:00
arXiv 刊出 COFFEE，免重训即可对离散扩散施加硬约束与软目标的引导框架。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- arXiv cs.AICOFFEE：面向离散扩散模型的未来感知引导框架
COFFEE 是即插即用的离散扩散引导框架，通过分离序列依赖与目标，避免枚举补全带来的指数级计算。它每个扩散步由无目标载体吸收去噪器预测的边缘 token 分布构建联合模型，配合记录组合偏好的编译有限状态模型，无需重训即可采样重建。框架同时支持显式硬约束与学到的软目标，在符号、语言与生物基准上取得强控制结果，质量与多样性存在任务相关权衡。
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