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FluxLite：离散扩散模型的推理时提议控制
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AI 综述
FluxLite 是一个无需训练、轻量级的离散扩散模型推理控制框架，于 2026-09-30 发布于 arXiv·Machine Learning。其核心做法是在预训练反向速率的稀疏有向图上引入稀疏跳率扰动补偿项，把 Feynman-Kac SMC 的重加权方差转化为局部凸优化目标，从而在推理时实现对提议分布的控制。目前仅有该报道，未披露实验细节与开源信息。
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最新进展9月30日 12:00
2026-09-30 发布 FluxLite 论文，介绍无需训练的推理时提议控制方法。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- arXiv · Machine LearningFluxLite：离散扩散模型的推理时提议控制
FluxLite 是一个无需训练、轻量级的离散扩散模型推理控制框架，通过在预训练反向速率的稀疏有向图上引入稀疏跳率扰动补偿项，将 Feynman-Kac SMC 的重加权方差转化为局部凸优化目标。
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