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官方账号arXiv cs.LG@Haozhe Huang, Yudong Xu, Abhijoy Mandal, Alán Aspuru-Guzik
推荐理由：这篇论文把专家组合从全局加权改成了因子级路由，在ARC-AGI上效果更好，适合研究离散扩散或组合生成的人看。
组合生成
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7月14日
11:58
离散扩散模型通过组合多个预训练专家实现复杂推理生成，但现有方法基于全样本加权，忽略了专家在空间或功能上的特化。本文提出FactorDiff，将生成样本分解为更小的因子，并在采样过程中动态路由每个因子到最相关专家。FactorDiff在ARC-AGI基准上验证了空间/像素级组合，其简单因子级路由在需要逻辑一致性和空间解耦的任务上持续优于复杂的全局标量加权方案。