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PaTh：扩散模型递归潜推理框架
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AI 综述
2026年10月13日报道，华沙理工大学等机构提出 Painter-Thinker（PaTh）框架，为扩散模型加装递归潜推理：用约 10M 参数的小型递归网络在去噪的每一步精炼潜状态，再通过 ControlNet 适配器引导冻结的扩散模型输出。在困难 MNIST 数独上解出率 92.5%，极难档 71.2%。该框架仅用标准重建损失训练，不需符号目标或外部求解器，在迷宫、Queens、CLEVR 空间关系任务上同样优于基线，且问题规模越大优势越明显。
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最新进展10月13日 04:54
PaTh 框架首次公开报道：10M 参数递归网络引导扩散模型，困难数独解出率 92.5%。报道时间线
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10月13日
- AGI HuntPaTh 给扩散模型装上思考器，10M 参数解出 92.5% 困难数独
华沙理工大学等机构提出 Painter-Thinker（PaTh）框架，用约 10M 参数的小型递归网络在去噪每一步精炼潜状态，再通过 ControlNet 适配器引导冻结的扩散模型输出，困难 MNIST 数独解出 92.5%、极难档 71.2%。该框架仅用标准重建损失训练，不需符号目标或外部求解器，在迷宫、Queens、CLEVR 空间关系任务上同样优于基线，问题越大优势越明显。
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