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Error-Corrected Inference-Time Scaling for Imperfect Diffusion Models
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AI 综述
2026-10-02，arXiv 发表一篇 Statistics Machine Learning 论文，提出 Energy-based Feynman-Kac Corrector（EBFKC），用于在推理阶段修正扩散模型的误差。方法利用 Feynman-Kac 动力学精确跟踪预设概率路径，并通过顺序蒙特卡洛与方差控制进行近似；同时以预训练能量作为代理，逐步消除终点失配。
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最新进展10月2日 12:00
论文提出 EBFKC，在推理阶段利用预训练能量与 Feynman-Kac 动力学修正扩散模型误差。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- arXiv · Statistics Machine LearningError-Corrected Inference-Time Scaling for Imperfect Diffusion Models
论文提出 Energy-based Feynman-Kac Corrector（EBFKC），在推理阶段通过参考能量实时修正扩散模型的误差。该方法利用 Feynman-Kac 动力学精确跟踪预设概率路径，并用顺序蒙特卡洛与方差控制引导进行近似，同时通过预训练能量作为代理逐步消除终点失配。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。