研究者提出生成式递归推理模型GRAM
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研究者提出生成式递归推理模型GRAM
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研究者提出生成式递归推理模型 GRAM,将递归潜在推理从确定性单轨迹扩展为概率多轨迹计算,支持通过递归深度和并行轨迹采样进行推理时扩展。 该模型以摊销变分推断训练。作者称,GRAM 在结构化推理与多解约束满足任务上优于确定性循环和递归基线,并展现出无条件生成能力。
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最新进展10月16日 12:00
GRAM:将递归推理变为概率多轨迹计算的生成式递归推理模型报道时间线
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10月16日
- arXiv cs.AIGRAM:将递归推理变为概率多轨迹计算的生成式递归推理模型
研究者提出生成式递归推理模型 GRAM,将递归潜在推理从确定性单轨迹扩展为概率多轨迹计算,支持通过递归深度和并行轨迹采样进行推理时扩展。GRAM 以摊销变分推断训练,在结构化推理与多解约束满足任务上优于确定性循环和递归基线,并展现出无条件生成能力。
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