LEDFlow：熵引导生成顺序的离散流采样器
原文标题：Entropy Can Flow, or It Can Guide. Be Entropy. LEDFlow: Introducing Entropy-guided Generation Order into Uniform Discrete Flow
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论文指出均匀离散流在重复更新中会让原本正确的中间预测被后续错误覆盖（数独实验中 9.4% 单元格如此）。作者提出免训练的 LEDFlow 采样器，按局部熵自适应决定吸收顺序，在数独推理、文生图与多模态理解基准上均取得提升，推理成本与标准流采样相当。
- 问题
- 均匀离散流重复更新会让正确的中间预测被后续错误覆盖。
- 方法
- 提出免训练采样器LEDFlow，按局部熵自适应决定吸收顺序，固定已选预测。
- 结果
- 数独求解准确率0.845，文生图取得最佳总分，多模态理解六个基准全部优于原生采样器，推理成本相当
- 影响
- 免训练即可提升离散流生成质量，做扩散/流匹配推理的团队可直接替换采样器。
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