BSIT 采样器提升稀疏奖励下推理时搜索效率
原文标题：Bootstrap Stochastic Interpolant Tree for Inference-time Search Under Sparse Reward
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论文指出基于树的采样器因依赖类 DDPM 转移而耦合父子状态，探索不足，难以应对稀疏奖励搜索。作者提出 Bootstrap Stochastic Interpolant Tree（BSIT）采样器，解耦子节点生成与父节点依赖，扩大采样自由度以增强路径空间多样性。在稀有物种发现与目标分子生成等任务上，搜索效率优于基线且不增加函数评估。
- 问题
- 树式采样器依赖类 DDPM 转移，父子状态耦合导致探索不足，稀疏奖励下搜索低效。
- 方法
- 提出 BSIT 采样器，解耦子节点生成与父节点依赖，扩大采样自由度以提升路径多样性。
- 结果
- 在稀有物种发现与目标分子生成等任务上搜索效率优于基线，且不增加函数评估。
- 影响
- 推理时搜索可在同等预算下覆盖更广，适合稀有目标发现类应用。
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